ahorro y eficiencia energética en la agricultura de...

Agricultura

E F I C I E N C I A Y A H O R R O E N E R G É T I C O

GOBIERNODE ESPAÑA

MINISTERIODE INDUSTRIA, TURISMOY COMERCIO

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en la Agriculturade Precisión

Ahorro y Eficiencia

Energética en la Agriculturade Precisión

Ahorro y Eficiencia

Energética

Agricultura

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GOBIERNODE ESPAÑA


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en la Agriculturade Precisión

Ahorro y Eficiencia

Energética

TÍTULO

Ahorro y Eficiencia Energética en la Agricultura de Precisión

CONTENIDO

Esta publicación ha sido redactada para el Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía (IDAE) por un equipo de las Universidades de Valladolid y Politécnica de Ma-drid formado por: Luis Manuel Navas Gracia, Fernando González Herrero, Jaime Gómez Gil, Gonzalo Ruiz Ruiz, Pilar Barreiro Elorza, Dionisio Andújar Sánchez, Belén Diezma Iglesias, Eva Báguena Isiegas y Miguel Garrido Izard, coordinados por Constantino Va-lero Ubierna.

Foto de portada: Autonomous Mechanisation System (AMS) del Centre for Precision Farming, University of Copenhaguen.

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .Esta publicación está incluida en el fondo editorial del IDAE, en la serie “Ahorro y Eficiencia Energética en la Agricultura”.

Cualquier reproducción, total o parcial, de la presente publicación debe contar con la aprobación del IDAE.

ISBN: 978-84-96680-51-7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

IDAE

Instituto para la Diversificación y Ahorro de la Energía

c/ Madera, 8E - 28004 - Madrid

[email protected]

Madrid, junio 2010

Prólogo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5

1 La agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 91.1 Conceptos básicos e historia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

1.2 Implicaciones socioeconómicas y medioambientales de la agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17

1.3 Técnicas empleadas en la agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . .20

2 Ahorro y eficiencia energética derivados del control electrónico en tractor . . . . . . . . . . . . . . . 352.1 Ahorro de combustible en el tractor usando técnicas

de agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .35

2.2 Control de rodada (controlled traffic farming) empleando técnicas de agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .42

3 Ahorro y eficiencia energética derivados de los sistemas de ayuda al guiado de tractores y maquinaria agrícola . . . 473.1 Fundamentos de guiado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .47

3.2 Análisis de ahorro y eficiencia energética derivados de los sistemas de ayuda al guiado . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .50

4 Ahorro y eficiencia energética derivados de nuevas tecnologías de siembra. . . . . . . . . . . . . . . 574.1 La siembra directa con agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . . . .57

4.2 Conclusiones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .63

5 Ahorro y eficiencia energética derivados de nuevas tecnologías de control localizado de malas hierbas . . . . 655.1 Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .65

5.2 Detección de las malas hierbas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .66

5.3 Aplicación de tratamientos localizados contra las malas hierbas . . . . . .67

Índice Página

6 Ahorro y eficiencia energética derivados de nuevas tecnologías de abonado . . . . . . . . . . . . . . 736.1 Introducción. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .73

6.2 Adquisición de información relativa al abonado diferencial . . . . . . . . .74

6.3 Sistemas para la aplicación diferencial de fertilizantes: tecnologías de dosis variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .79

6.4 Consideraciones económicas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .80

7 La recolección empleando técnicas de agricultura de precisión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 817.1 La batería de sensores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81

7.2 Un buen resultado requiere una correcta calibración y mantenimiento . . .83

7.3 Errores a corregir en el mapa de producción . . . . . . . . . . . . . . . . .84

7.4 Los costes de elaboración de mapas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .84

7.5 ¿Hay lugar para el ahorro?. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .85

7.6 Un paso más en la eficiencia: la integración de señales y sistemas. . . . .86

8 Resumen en el uso de las principales técnicas de agricultura de precisión. . . . . . . . . . . . . . 89

Reglas Clave . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97

Bibliografía . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 99

5

Prólogo La agricultura de precisión está en constante desarro-

llo; las líneas de investigación e innovación son muy

activas en este sector, se realizan mediciones y pro-

yectos demostrativos para estudiar la viabilidad o no

de aplicación de estas técnicas a los insumos del pro-

ceso productivo agrícola (semillas, fertilizantes, pesti-

cidas, etc.).

Este conjunto de técnicas cuenta ya con casi tres déca-

das de desarrollo. Es suficiente como para que nues-

tros agricultores se planteen la posibilidad de aplicar-

las en sus explotaciones y conseguir reducir costes,

mejorar la rentabilidad de sus cultivos y disminuir el

impacto ambiental. Esta publicación pretende acercar

al lector las diferentes tecnologías de la agricultura

de precisión, con objeto de establecer criterios útiles

para su adopción.

En los primeros capítulos se explican los conceptos

fundamentales de la agricultura de precisión, se revisa

su breve historia y se justifica su evolución. Además se

exponen los fundamentos de algunas técnicas común-

mente empleadas, para que el lector pueda evaluar

con mejor criterio sus posibilidades de uso.

En capítulos posteriores se analizan las posibilida-

des de ahorro energético y de insumos aplicando la

agricultura de precisión a ámbitos concretos de la

agricultura. Así, se tratan temas como el ahorro de

combustible en el tractor mediante el análisis de sus

parámetros de funcionamiento almacenados electró-

nicamente, o las ventajas del establecimiento de sis-

temas de control de rodadas.

Un capítulo de mucha actualidad está dedicado ínte-

gramente a los sistemas de ayuda al guiado y guiado

automático de tractores. El lector agradecerá la abun-

dancia de datos reales contenidos en el mismo, de

gran valor para realizar cálculos de ahorro.

El capítulo de siembra está orientado hacia la agricul-

tura de precisión aplicada a la siembra directa, dado

que es en esa dirección hacia donde apuntan los nue-

vos desarrollos, y son más claros los ahorros energé-

ticos derivados.

6 Ahorro y Eficiencia Energética en la Agricultura de Precisión

Le sigue un capítulo explicativo sobre el manejo dife-

rencial de malas hierbas, y por tanto de pulverización

con agricultura de precisión.

El capítulo de abonado pretende hacer reflexionar al

lector sobre la asociación necesaria entre abonadoras

de dosis variable y los modernos sistemas de análisis

de suelo en tiempo real, con sus posibilidades de apli-

cación.

Hasta hace poco, el tema de la recolección no ha sido

entendido en el ámbito de la agricultura de precisión

como una oportunidad para ahorrar insumos.

Finalmente, se intenta dar al lector una serie de reco-

mendaciones a través de un resumen sobre el uso de

las técnicas de la agricultura de precisión, y unas bre-

ves reglas claves.

Quizá se eche en falta algún tema, especialmente uno

dedicado a las implicaciones que la agricultura de pre-

cisión puede tener en el laboreo. Se mencionan solu-

ciones actuales aportadas por la agricultura de preci-

sión a la labranza en capítulos como los dedicados a

malas hierbas, siembra, guiado, etc. No obstante, el

IDAE (Instituto para la Diversificación y Ahorro de la

Energía) ya dispone de excelentes monográficos so-

bre este tema, cuya esencia es plenamente aplicable

al caso de la labranza con tecnologías de agricultura

de precisión. La única diferencia radicaría en que las

nuevas tecnologías permiten llevar a la práctica solu-

ciones (por ejemplo, reducir la profundidad de labor)

de forma automática y controlada por sensores.

GOBIERNODE ESPAÑA


El IDAE tiene un conjunto de actuaciones encamina-

das al ahorro de energía y a la diversificación ener-

gética a través de fuentes renovables. Estas medidas

están agrupadas en el Plan de Energías Renovables

2005-2010 y la Estrategia de Eficiencia Energética en

España desarrollada mediante sus Planes de Acción

2005-2007 y 2008-2012.

Dentro de estos Planes de Acción, y conscientes de

que el agricultor, ganadero y pescador puede tener

una incidencia en el ahorro energético consiguiendo

paralelamente un ahorro económico para su explota-

ción, el IDAE, siempre contando con la colaboración

del Ministerio de Medio Ambiente y Medio Rural y Ma-

rino, está realizando una serie de acciones en materia

de formación, información y difusión de técnicas y tec-

nologías de eficiencia energética en el sector. Una de

estas acciones es el desarrollo de una línea editorial

en materia de eficiencia energética en el sector agrario

mediante la realización de diversos documentos téc-

nicos, como el que se presenta, donde se explican los

métodos de reducción del consumo de energía en la

diferentes tareas agrícolas.

Con este ya se han publicado y están disponibles en

nuestra página web (www.idae.es), los diecisiete pri-

meros documentos de esta línea editorial:

• Tríptico promocional: “Medidas de Ahorro y Eficien-

cia Energética en la Agricultura”.

• Documento especial (coeditado con el MAPA):

“Consumos Energéticos en las Operaciones Agríco-

las en España”.

• Documento nº 1: “Ahorro de Combustible en el Trac-

tor Agrícola”.

• Documento nº 2: “Ahorro y Eficiencia Energética en

Agricultura de Regadío”.


Instalaciones Ganaderas”.

• Documento nº 4: “Ahorro, Eficiencia Energética y

Sistemas de Laboreo Agrícola”.


Estructura de la Explotación Agraria”.


Fertilización Nitrogenada”.


Invernaderos”.

7Prólogo

• Documento nº 8: “Protocolo de Auditoría Energé-

tica en Invernaderos. Auditoría energética de un

Invernadero para cultivo de flor cortada en Mendi-

gorría”.


las Comunidades de Regantes”.

• Documento nº 10: “Protocolo de Auditoría Energéti-

ca en Comunidades de Regantes”.


los Cultivos Energéticos y Agricultura”.

• Documento nº 12: “Ahorro y Eficiencia Energética

con Agricultura de Conservación”.

• Documento nº 13: “Ahorro y Eficiencia Energética

en Buques de Pesca”.

• Documento nº 14: “Auditorías energéticas en insta-

laciones ganaderas. Parte 1: Manual para la realiza-

ción de las auditorías.”

• Documento nº 15: “Auditorías energéticas en ins-

talaciones ganaderas. Parte 2: Protocolo para la

realización de auditorías energéticas en instalacio-

nes ganaderas y ejemplos de auditorías en cuatro

instalaciones”.

Todas las medidas del Plan de Acción 2008-2012 son

desarrolladas en colaboración con las CCAA, de ahí la

importancia de que ellas también se den cuenta que

el uso racional de la energía deberá formar parte de

todas las decisiones que afecten al sector agrícola. Y

es de vital importancia que los programas públicos

de apoyo incorporen la eficiencia energética como un

elemento prioritario, partiendo de la formación de for-

madores y agentes, y primando aquellos equipos más

eficientes.

9

1 La agricultura de precisión

1.1 Conceptos básicos e historia

1.1.1 Justificación de la agricultura de precisión

Desde hace 5.000 años el hombre trabaja la tierra, y ha

pasado de recoger los frutos de la naturaleza con un

esfuerzo mínimo a tener que hacerlo en la actualidad

con el empleo de gran cantidad de recursos. Mediante

la agricultura y la ganadería, el ser humano obtiene

y aprovecha los productos que ofrecen las plantas y

los animales, y lo hace hoy en día para alcanzar diver-

sos fines, como conseguir una mayor cantidad de ali-

mentos, mejorar y estabilizar su calidad, asegurar su

continuidad en el tiempo, aumentar su variedad y, en

general, atender las necesidades de la alimentación

de una población en crecimiento constante y cada vez

con mayor conciencia social y medioambiental.

La evolución de las actividades agropecuarias ha sido

muy lenta, e incluso se han producido involuciones en

ella, a veces durante períodos de tiempo muy largos.

Así, del elevado nivel alcanzado por los romanos en la

agricultura, se pasó por un período muy prolongado

en el medioevo, durante el cual no sólo no se avan-

zó, sino que la tecnología agrícola sufrió una vuelta

atrás muy sensible. Sin embrago, fue a finales del si-

glo XIX cuando una pléyade de científicos y hombres

ilustrados se propuso establecer las bases de una

nueva agricultura, aprovechando para ello el avance

científico y tecnológico de aquel entonces. De esta

forma, con el dry-farming se combatió con éxito los

problemas planteados por la utilización abusiva e in-

consciente del suelo, como son la erosión, la falta de

materia orgánica y la gestión técnica deficiente. Fue

también en esta época cuando se dieron cuenta que la

conservación del agua y el control de la fertilidad del

suelo no se solucionaba con el barbecho, tal y como

se había hecho hasta principios del siglo XX, sino con

una rotación racional de cultivos, unas alternativas

amplias y variadas, la utilización de especies y varie-

dades resistentes a la sequía, el empleo del barbecho

semillado, una utilización muy estudiada de los ferti-

lizantes y la lucha eficaz contra las malas hierbas, las

plagas y las enfermedades.


En los albores del siglo XX los problemas existentes en

la producción de alimentos eran graves, pero se abrían

nuevas posibilidades científico-técnicas para solucio-

narlos. Los avances en el conocimiento de la nutrición

vegetal y su control por medio de fertilizantes orgáni-

cos y químicos, de la lucha contra los enemigos de las

plantas cultivadas y contra los meteoros adversos, de

la utilización de las semillas y plantas de vivero resis-

tentes a la sequía, a los parásitos y a las temperaturas

desfavorables, así como el conocimiento de los fenó-

menos fisiológicos (el fotoperiodo y el termoperiodo,

fundamentalmente), dieron una relativa esperanza

para lograr una agricultura que cubriera las necesida-

des de la humanidad.

En la búsqueda de este mismo objetivo, durante las

dos últimas décadas del siglo pasado, y coincidien-

do con el avance de la sociedad de la información, la

agricultura ha acusado un tremendo cambio en todo

su entorno, especialmente tecnológico (aplicación de

avances informáticos, electrónicos y de telecomunica-

ciones), pero con derivaciones sociales (especialmen-

te por la escasez y carestía de la mano de obra, y la

demanda de un mayor nivel de vida de la población

rural), económicas (control económico de los rendi-

mientos) y hasta políticas (importancia de las transac-

ciones agrícolas en la política europea y mundial). Así,

con diversos planteamientos y justificando diferentes

fines, surge en esta época una agricultura avanzada

que se denomina Agricultura de Precisión (AP), como

una respuesta de la agronomía a la necesaria gestión

diferencial de los cultivos agrícolas.

Técnicamente, con la agricultura convencional y du-

rante la segunda mitad del siglo XX, se estudiaron con

profundidad las propiedades químicas del suelo así

como sus condiciones físicas. De esta manera, se de-

terminaron las ventajas que podían aportar la agrolo-

gía y la edafología mediante la elaboración de mapas

de suelos, que permitían dar un tratamiento diferencial

adecuado a las explotaciones agrícolas para conseguir

un cultivo óptimo. En esta época, y aunque se conti-

nuaron las investigaciones sobre las propiedades del

suelo y la variabilidad de los rendimientos de los cul-

tivos, la mecanización de la agricultura y la tendencia

a incrementar la dimensión de los aperos condujo a la

explotación del suelo sobre mayores superficies y a la

eliminación del tratamiento diferencial de las parcelas.

Fue a partir de 1980 cuando la ingeniería agronómica,

especialmente en Estados Unidos de Norteamérica y

Canadá, comenzó a estudiar esta problemática de la

homogenización de los tratamientos, con la finalidad

de definir sistemas que pudieran responder a las va-

riaciones de las condiciones de las fincas, para esta-

blecer los correspondientes cambios en la cantidad de

insumos, tales como fertilizantes o herbicidas, aplica-

dos a cada punto de una parcela. Así, a principios de

la década de los ochenta del siglo pasado, Krishnan y

sus colaboradores desarrollaron un sensor de materia

orgánica como parte de un sistema para la aplicación

de dosis variables de herbicidas. En 1983, Rudolph y

Searcy contemplaron la posibilidad de utilizar un equi-

po que pudiese controlar la aplicación de dosis dife-

renciales de fertilizantes, herbicidas e insecticidas,

basado en mapas de situación en campo, archivados

en un ordenador a bordo del tractor. A partir de la dé-

cada de los noventa, los avances tecnológicos y el in-

terés por todo lo relacionado con el medio ambiente

han incrementado la importancia de definir pequeñas

unidades de gestión para aplicar en ellas los insumos

según las características individuales y variables de

cada unidad. Tener en cuenta esta variabilidad en el

manejo de los cultivos implica usar como base del ra-

zonamiento aquellas zonas en el interior de la parcela

que presentan características diferenciadas. Es lo que

se conoce como variabilidad intraparcelaria, concepto

fundamental y pilar básico en el que se basa la AP.

No obstante, la mayor dificultad estriba actualmen-

te en la adecuada identificación de las zonas con va-

riabilidad dentro de una misma parcela y en la toma

de decisiones correctas en base a la misma. En este

sentido, las nuevas tecnologías utilizadas por la AP

pretenden sustituir la inspección visual humana en la

identificación de la variabilidad por sistemas como el

GPS (Global Positioning System) y los SIG (Sistemas

de Información Geográfica), el empleo de captadores

y la utilización de imágenes tomadas por cámaras en

el espectro visible (visión artificial) o imágenes captu-

La agricultura de precisión 11

radas por espectroradiómetros montados sobre equi-

pamientos de tierra, plataformas aéreas o satélites

(teledetección), entre otras herramientas.

Con todo, la AP se muestra como una de las mejores

herramientas a utilizar en los sistemas productivos del

tercer milenio con el fin de conseguir la optimización

de los inputs, la reducción de los costes medioambien-

tales, el incremento de la precisión en la producción y

la incorporación de la trazabilidad en todo el proce-

so, término éste de creciente demanda por parte del

consumidor y la legislación en general. Sin embargo,

existen todavía tres importantes barreras técnicas que

deben ser solucionadas antes de su plena implemen-

tación:

1 La AP implica una intensificación de la información.

La elaboración de mapas de suelos, cultivos, ren-

dimientos y factores ambientales que afectan a la

producción final genera un elevado volumen de

información, que junto con los conocimientos pro-

pios derivados de la experiencia, las variabilidades

climáticas y las exigencias del mercado, hacen im-

prescindible el desarrollo de herramientas de inte-

gración de la información y sistemas expertos de

soporte a las decisiones, debiendo éstos presentar

unas condiciones de estandarización de datos y

transferencia de información adecuados.

2 Se observa actualmente un déficit en cuanto a los

criterios de selección de los procedimientos racio-

nales a aplicar y las estrategias a seguir para la

determinación de las necesidades basadas en la

variabilidad intraparcelaria, así como una ausencia

de validaciones científicas en cuanto a los benefi-

cios generados. Estas deficiencias deben apoyarse

en análisis detallados del suelo y del cultivo, así

como en trabajos de investigación y experimenta-

ción agronómica.

3 La obtención de datos relativos al suelo, cultivo y

condiciones ambientales en general resulta toda-

vía una labor costosa en tiempo e inversión. Es pre-

ciso el desarrollo de sistemas sensores capaces de

generar de forma precisa, rápida y barata la infor-

mación necesaria.

En España, la AP se encuentra aún en fase de desarro-

llo embrionario, por lo que todavía no se dispone de

cifras significativas de su aplicación en explotaciones

reales para tomar una clara postura sobre su rentabili-

dad. Lo que sí es posible es realizar un examen de los

criterios que han de ser tenidos en cuenta a la hora de

intentar aplicar las tecnologías de la AP en nuestras

condiciones agronómicas. Así, la inversión requerida

para la puesta en marcha de desarrollos propios de la

AP en una explotación difícilmente se materializan en

una disminución de los costes productivos. Y esto es

debido, entre otros, a los siguientes motivos:

• Su adopción implica profundos cambios en los pro-

cesos de manejo de determinadas operaciones, lo

que presupone nueva formación o reciclado por

parte del agricultor.

• La introducción de estas tecnologías debe llevarse

a cabo en etapas sucesivas y de manera progresiva.

• Los beneficios económicos resultantes raramente

pueden estimarse de una única manera, ya que son

de naturaleza diferente (ahorro directo de fitosani-

tarios, abonos o semillas, incremento de cosecha,

mejoras en la gestión de los equipos o menores ín-

dices de contaminación).

• Resulta difícil, más que en otros casos, evaluar la

evolución de los costes y los beneficios a medio y

largo plazo.

Por lo que respecta a las dimensiones adecuadas de

las parcelas para la implementación de la tecnología

propia de la AP, es evidente la dificultad que comporta

su incorporación a una agricultura minifundista como

la española, y no solo desde el punto de vista de su-

perficie anual a trabajar, con el lógico desplazamiento

del umbral de rentabilidad de la inversión, sino que

desde el punto de vista operacional, el hecho de dis-

poner de parcelas de dimensiones reducidas dificul-

ta, e incluso impide, la subdivisión de las mismas en

zonas de necesidades y/o características diferentes.

Además, la cada vez mayor anchura de trabajo de las

máquinas obliga a disponer de parcelas en las cuales

el número de pasadas sea importante, con el fin de

poder realizar la modulación de las aportaciones en


un espacio mínimamente amplio. Por ello, se entiende

que, si bien puede resultar difícil la justificación de la

incorporación de equipos de AP en una explotación in-

dividual, salvo escasas excepciones, no lo es tanto el

hecho de pensar en su utilización por parte de empre-

sas de servicios y cooperativas.

1.1.2 Conceptos fundamentales de la agricultura

de precisión

La Agricultura de Precisión (AP) o Agricultura de Ges-

tión Integrada (AGI) es una disciplina que propugna,

tal y como se ha comentado anteriormente, la adap-

tación de las técnicas de cultivo a las condiciones de

cada punto del terreno, teniendo en cuenta además

las necesidades de las plantas y la imprescindible op-

timización de la utilización de insumos, para conse-

guir un cultivo rentable y racional en zonas pequeñas

de una misma explotación agrícola.

De entre las definiciones existentes sobre la AP desta-

ca, por su concreción y simplicidad, aquella según la

cual la AP es “efectuar la intervención agrícola correc-

ta, en el momento adecuado y en el lugar preciso”. La

AP tiene por ello en cuenta la variabilidad intraparce-

laria, por lo que cuando se ha de desencadenar una

actuación modular propia de la AP, la toma de decisio-

nes debe considerar previamente la heterogeneidad

existente dentro de la parcela.

Por ello, la regulación de los equipos adaptados a la

AP está basada en tres etapas, las cuales constituyen

el bucle básico de la AP:

A Una primera fase de identificación cuantitativa y

cualitativa de la variabilidad (fase de determina-

ción), agrupando las zonas en base a su homoge-

neidad para una determinada operación cultural.

En esta fase, los diferentes tipos de captadores

son los dispositivos encargados de analizar las ca-

racterísticas diferenciales de cada zona. Los datos

así obtenidos pasarán a formar parte de la base de

datos utilizada en posteriores actuaciones.

B Una segunda fase de análisis del impacto agronó-

mico que una actividad diferenciada en cada zona

puede generar (fase de análisis). En esta etapa, los

avanzados sistemas informáticos van a permitir la

utilización correcta de estas bases de datos y, jun-

tamente con modelos agronómicos adecuados,

establecer las características diferenciales para la

regulación de los equipos.

C Una tercera fase de ejecución modular de las dife-

rentes operaciones (fase de actuación), para lo que

serán necesarios elementos capaces de variar en

continuo la regulación de las máquinas para la rea-

lización de un aporte modular de insumos.

Siguiendo este esquema de etapas, pueden estable-

cerse dos tipos fundamentales de implementación de

la AP. La primera de ellas se puede catalogar como de

un sistema cíclico o cerrado, en el que las diferentes

fases tienen lugar en distintos periodos de tiempo,

mientras que la segunda implementación se puede

clasificar como de un sistema secuencial o abierta, en

la que las fases coinciden prácticamente en el tiempo.

El primero de los sistemas se fundamenta en la uti-

lización de cartografías de predicción acumuladas (lo

que se conoce como “AP por modulación basada en

la utilización de cartografías de predicción”), mientras

que el segundo se puede definir como una aplicación

diferencial modular en tiempo real (“AP por modula-

ción en tiempo real”).

Respecto a la AP por modulación basada en la utili-

zación de cartografías de predicción, probablemente

se trate del sistema de AP más conocido y fue el que

primero se desarrolló. Basado en el conocido ciclo ce-

rrado de la AP (Figura 1), esta metodología se apoya

en dos principios fundamentales: conocimiento exac-

to de la posición del móvil en la parcela en un instante

determinado y toma de decisiones a partir del análisis

de una cantidad más o menos importante de informa-

ción obtenida a lo largo de los años.

Según se observa en la Figura 1, la aplicación de la

AP se trata de una actividad cíclica de retroalimen-

tación, en donde la información acumulada en años

precedentes acerca de la variabilidad del medio (ren-

dimiento de los cultivos, contenido de nutrientes en el

suelo, disponibilidades de agua o topografía) sirve de


base para el establecimiento de modelos de actuación

diferencial en la parcela, ligados básicamente con la

aplicación de insumos (fertilizantes, semillas y fitosa-

nitarios). Esta aplicación modular genera a su vez nue-

vos resultados que pasan a incrementar el volumen de

información disponible.

Figura 1. Ciclo cerrado básico de la agricultura de precisión por modulación basada en la utilización de cartografías de predicción

CosechadoraGPS

GPS

GPS

GPS

GPS

Mapas de rendimiento

Monitor de rendimiento

Ordenador personal

Ordenador personal

Análisis de sueldos

Mapas de aplicación

Laboreo

Siembra

Abonado

Aplicación de herbicidas

En cuanto a la AP por modulación en tiempo real, pro-

bablemente sea esta forma de actuación la que más

parecido presenta con la agricultura tradicional y la

manera de hacer de los agricultores, quienes reciben

información que les permite detectar las variabilida-

des intraparcelarias, para, de forma inmediata, entrar

en funcionamiento los dispositivos de actuación que

posibilitan la modificación en continuo de las condi-

ciones de regulación de los implementos y las apli-

caciones agrícolas. Aparentemente esta segunda vía

de aplicación de la AP resulta más sencilla y menos

dependiente de agentes externos, por lo que un aná-

lisis de la misma pone de manifiesto algunas ventajas

a tener en cuenta:

• Independencia de los sistemas de posicionamiento,

ya que al establecerse de forma inmediata el me-

canismo de detección-respuesta, no precisa de la

determinación de la posición del móvil en la parcela.

• La actuación diferencial se realiza en tiempo real y

en base a información específica del momento, por

lo que no es necesario el acopio y manejo de infor-

mación de campañas anteriores. No se precisa, por

tanto, del apoyo de sistemas SIG.

• No es imprescindible, aunque si aconsejable, la

transmisión de información entre las diferentes

operaciones a realizar en una misma parcela.

Sin embargo, el retraso en el desarrollo e implementa-

ción de esta alternativa está directamente ligado con

algunos de los inconvenientes que presenta:

• Dependencia total y absoluta del tipo y calidad de

captador utilizado, ya que la única fuente de informa-

ción proviene de la lectura directa de sensores, por lo

que un error en la medida lleva a actuaciones contra-

rias a las necesarias. El problema actual reside en la

dificultad de desarrollar este tipo de captadores.

• Necesidad de contar con sistemas de interpretación

y traducción de la información de forma eficaz y rá-

pida. Por ejemplo, es evidente que existe una rela-

ción agronómica entre el nivel de clorofila de una

planta y sus necesidades de nitrógeno. Pero cuan-

do este nivel de clorofila se determina de forma in-

directa a partir del grado de reflexión de la luz, es

imprescindible el desarrollo de programas de tra-

ducción de estos datos a unidades de fertilizantes

necesarias, y que esta traducción sea correcta.

• Rapidez de respuesta, puesto que si la aplicación

modular se realiza en tiempo real es preciso que la

información obtenida por el sensor se interprete de

forma rápida y eficaz, y que esta interpretación se

transmita de la misma forma al elemento final ac-

tuador (apertura de la tolva de la abonadora, disco

de la sembradora, boquilla del pulverizador o simi-

lar). Cualquier retraso en la respuesta se traduce en

una aplicación diferencial desfasada en el tiempo y,

en consecuencia, en el espacio.


La puesta en práctica de cualquiera de estas dos va-

riantes de AP implica la utilización de herramientas y

tecnologías, independientes entre sí pero completa-

mente ligadas para la consecución del objetivo final.

Pueden establecerse cinco niveles de tecnologías a

utilizar, los cuales son enunciados a continuación:

1 Elementos o sistemas que permiten la determina-

ción exacta de la posición de los equipos agrícolas

durante el trabajo. Se trata de los sistemas de po-

sicionamiento global (GPS), el GPS con corrección

diferencial (DGPS) y el RTK. El sistema de posicio-

namiento global GPS (Global Positioning System)

está basado en obtener la información de la situa-

ción de un móvil a partir de la determinación de la

distancia entre su posición y al menos tres satélites

(triangulación) de órbita conocida. De todo ello se

hablará detalladamente en secciones posteriores.

2 Dispositivos captadores capaces de detectar y al-

macenar la información referente a la variabilidad

intraparcelaria.

Entre la gran variedad de sensores empleados en

AP destacan los de rendimiento (los cuales, asocia-

dos a un sistema GPS, permiten la realización de

cartografías de rendimiento, utilizables para pos-

teriores actuaciones) y otros captadores de adqui-

sición de información del suelo, plantas cultivadas,

malas hierbas, enfermedades y clima. En la Figura 3

se muestra un ejemplo de mapa de conductividad

eléctrica aparente en una finca de viñedo, dividida

en parcelas con diferentes variedades, en donde la

información de la conductividad eléctrica aparente

puede ser correlacionada con la de características

o estado nutricional del suelo, mientras que en la

Figura 4 se refleja la implementación actual de un

sistema de monitorización de rendimiento en una

cosechadora de cereales. En la Tabla 1 se incluyen

los diferentes tipos de captadores existentes em-

pleados en las aplicaciones de AP.

Figura 2. Aplicación de un sistema RTK-GPS durante ensayos para el control de aperos (cortesía de InlandGeo - Topcon)

Por otro lado, la variabilidad intraparcelaria tam-

bién comprende informaciones como el contenido

en materia orgánica, la composición química y las

características físicas del suelo, obtenidas a partir

de captadores, análisis de suelos, imágenes to-

madas desde plataformas terrestres (tractores o

robots), aéreas (globos, helicópteros o aviones) e

incluso imágenes de satélites (teledetección). En

el caso de la realización de análisis de suelos, el

mayor problema reside en establecer un sistema

práctico y abordable de toma de muestras, con su

correspondiente georreferenciación (Figura 5).


Figura 3. Mapa de conductividad eléctrica aparente en una finca de viñedo, dividida en parcelas con diferentes variedades

200 200 4000

Cabernet Sauvign

Cabernet Sauvign

Trempranillo

Merlot1A

1B

2A

2C2D

2D

3X

6X

5X

10X

11X16X

22X

23X

21X

12X

13A

14A

17A

18A

19A18B

17B

14B

15X 13B

12B

20B20A

4X

7X

8X

9X

Aragonés

Aragonés

Alfrocheiro

Alfrocheiro

Aragonés

Aragonés

Aragonés

Aragonés

Syrah

SyrahSyrah

Syrah

Syrah

Alicant Bouchet

Alicant BouchetPetit VerdeuPetit Verdeu

Trincadeira

Trincadeira Trincadeira

Trincadeira

Trincadeira

Trincadeira

Trincadeira

Trincadeira

VerdelhoAragonés Cabernet Sauvign

40-4646-5151-5656-61

66-7070-74

61-66

Cond. Eléctrica, ms/m

Figura 4. Implementación actual de un sistema de monitorización de rendimiento en una cosechadora de cereales

Mapa derendimientos

Visualización

Gestión de datos

Sensores de área Sensores de rendimiento

Sensores de localización

Transferencia

Ancho de corte

Entrada/salidade trabajo

Monitor de recorrido

Humedad Rendimiento Residuos

DGPS- señales de correcciónGPSAlmacenamiento

PCMCIA


Tabla 1. Tipos principales de captadores utilizados en agricultura de precisión. (Fuente: Gil, 2001)

Tipo de captador Principio de funcionamiento Información suministrada

Información sobre la planta

Rendimiento en grano Medida del flujo o volumen de granoCon sistemas GPS permiten la elaboración de mapas de rendimiento

Rendimiento de remola-cha y patata

Medida dinámica del pesoCon sistemas GPS permiten la elaboración de mapas de rendimiento

Contenido de clorofila del cultivo

Medida del contenido de clorofila a partir de la reflexión de la luz

El captador utiliza la reflexión de la luz por el cultivo para la medida de las necesidades de nitrógeno a partir de un software determinado

Información sobre el suelo

Parámetros físicos Medida de la conductividad eléctrica del sueloCon sistemas GPS permiten obtener mapas de zonas diferenciales para la posterior toma de muestras de otros parámetros

Contenido en materia orgánica

Medida de la reflectrometría por infrarrojos

Captador que permite medir en tiempo real la tasa de materia orgánica en la superficie del suelo para el establecimiento de una aplicación modular de fertilizantes

Parámetros químicos Electrodos rápidos deslizantes Capaz de determinar en los primeros cm de suelo, y en tiempo real, el contenido en materia orgánica, la humedad y el contenido en nitratos

Información sobre malas hierbas

Detección de la presencia de vegetación

Medida de la reflectrometría por infrarrojosPermite la detección en tiempo real de la pre-sencia de vegetación adventicia en un suelo desnudo

Información global sobre el medio

Fotos aéreas o imágenes de satélites

Medida de la reflexión de la luz natural en diferentes longitudes de ondas

Establecimiento de zonas heterogéneas en el in-terior de la parcela debidas, entre otras causas, al estado del suelo y del cultivo

Figura 5. Equipo automático de toma de muestras georreferencia-das de suelo para su posterior análisis en laboratorio

3 Herramientas de gestión georreferenciada de la in-

formación parcelaria. Son los sistemas de informa-

ción geográfica (SIG), paquetes informáticos que

permiten tratar la información de diversas fuentes

en su conjunto y establecer de forma ordenada la

gestión relativa a un punto determinado.

4 Modelos de ayuda para la toma de decisiones. Para

cada una de las operaciones culturales, existen di-

ferentes modelos de ayuda basados en las carac-

terísticas agronómicas de los cultivos y en los da-

tos obtenidos con los captadores. Se obtienen así

aplicaciones informáticas capaces de simular, en

función de las particularidades del medio, el desa-


rrollo del cultivo, las necesidades de fertilizantes,

el rendimiento potencial de la cosecha o el riesgo

de afectación ante determinadas plagas o enferme-

dades.

5 Tecnologías capaces de controlar automáticamente

los equipos agrícolas (mecatrónica), de forma que

se pueda modificar en continuo y en tiempo real las

condiciones de regulación de los mismos. En este

ámbito se encuentran los equipos de laboreo del

suelo, los cuales modifican en continuo aspectos

como la velocidad de giro de los elementos accio-

nados por la toma de fuerza, la profundidad de tra-

bajo o la alineación de las pasadas, en función de

la variabilidad del interior de la parcela, detectada

mediante la utilización de sensores, tratamiento de

imágenes o a partir de cartografía sobre nivel de

compactación, profundidad del suelo o tipo de tex-

tura, elaborada con información recopilada en cam-

pañas precedentes. En la Figura 6 se muestra un

ejemplo de aplicación de sistemas de modulación

en continuo en una labor de preparación del suelo.

Es necesario destacar en este punto los grandes

avances conseguidos y la amplia utilización que ya

existe hoy en día de las técnicas de modulación en

continuo en la aplicación de semillas, fertilizantes

y fitosanitarios (dosificación variable). Así, a modo

de ejemplo, para las aplicaciones de fertilización va-

riable existen abonadoras equipadas con diferentes

sistemas de control (volumétricos o másicos), que

permiten la conexión directa al sistema GPS para la

distribución de abono de acuerdo con un mapa de

fertilización preestablecido, modificando el grado

de apertura del orificio dosificador de la tolva de la

abonadora para ajustarlo a las variaciones de la ve-

locidad y dosis reflejadas en el referido mapa.

Por último, se puede indicar que el futuro de la agricul-

tura, y por ello de la AP, necesita de una actuación mul-

tidisciplinar que involucre sectores científicos como el

agronómico, informático, mecánico, electrónico y el de

las telecomunicaciones. Es preciso la elaboración de

actividades de investigación y desarrollo conjuntas ca-

paces de poner a disposición del agricultor las enormes

posibilidades de este nuevo sistema de producción.

1.2 Implicaciones socioeconómicas y medioambientales de la agricultura de precisión

Las nuevas tecnologías de la información y de la comu-

nicación (TICs) también se están instalando en el sector

agrario en un proceso de incorporación que está siendo

lento, tal como suele ocurrir en todos los ámbitos de

mejora en este sector. No obstante, es un hecho que en

los últimos dos siglos se ha producido una gran evolu-

ción de la agricultura y de la ganadería, debido en bue-

na parte al mayor nivel de conocimientos adquiridos

sobre los factores de producción en los años finales del

siglo XIX y en los del principio del XX, habiéndose propi-

ciado la aplicación de las nuevas tecnologías y con ello

el desarrollo de la llamada agricultura de precisión que

va abriéndose camino en las explotaciones agrarias de

forma muy variada, tanto en la distribución geográfica

como en el asentamiento de cada sistema.

Contando con esa lentitud propia del sector, sin em-

bargo, en la actualidad existen numerosas técnicas de

agricultura de precisión disponibles para su aplicación

práctica y su uso por parte del agricultor o en proceso

de investigación o de generación de proyectos piloto.

Algunas ya han sido aceptadas por el sector, mientras

que otras son simplemente conocidas por los profesio-

nales del sector, o incluso ignoradas absolutamente. En

qué forma estas últimas se van a instalar a corto o me-

dio plazo entre los agricultores ya es otra cosa.

Se han generalizado considerablemente los sistemas de

guiado; existen aplicaciones completamente desarrolla-

das y utilizadas en otros países para la generación de

mapas de productividad y su continuación en la llamada

propiamente “agricultura de precisión”, pero aún solo

son adquiridas y utilizadas de forma casi experimental.

La agricultura de precisión es mucho más, es un conjun-

to mucho más amplio de técnicas, sistemas y soluciones

que, para generalizarse, tiene que calar en la mentalidad

de los agricultores y que acabarán calando, lentamente,

claro, cuando lo haga así mismo el sentido empresarial

en la explotación agropecuaria, la necesidad de la reduc-

ción de costes y un mayor sentido de las respetuosidad

medioambiental. Esta introducción no solo depende de

la receptividad del empresario agrario, también se ve


dificultada por los costes de esta tecnología aplicadas

a la maquinaria y que son elevado en los inicios de su

presencia en el mercado, haciéndose solo posible eco-

nómicamente en grandes explotaciones o cooperativas.

Figura 6. Aplicación de tecnologías de agricultura de precisión de modulación en continuo en una labor de preparación del suelo

Las nuevas tecnologías generan por principio en el sec-

tor un rechazo manifiesto, algo que no ocurre en otros

sectores. Y ello podría ser debido fundamentalmente

a la elevada edad de la población agraria y al nivel de

estudios predominante entre sus miembros. Un 30%

aproximadamente (datos de 2008, INE) de la población

activa agraria ocupada tiene más de 50 años, mien-

tras la media nacional del conjunto de los sectores se

sitúa 10 puntos porcentuales por debajo. Y además, la

sustitución de los mayores con personas jóvenes no

está muy clara, puesto que las cifras que representan

los segmentos de edad de 16 a 19 y de 20 a 29 años

presentan en los últimos años una suave tendencia al

descenso, lo que podría significar una reducción en la

renovación del sector con jóvenes.

Por lo que se refiere al nivel formativo de la población

activa agraria en el año 2000 (datos INE), solo el 13,2%

de la población ocupada en agricultura y pesca tenía un

nivel de estudios secundarios no obligatorios y superio-

res (en este último caso solo el 2,6%), mientras el nivel

medio en España en el conjunto de los sectores se situa-

ba en un 46,1%. Por el contrario, es estimulante consta-

tar una ligera tendencia a la mejora del porcentaje de

la población agraria ocupada en los últimos años en el

segmento de edad comprendida entre los 16 y los 50

años. Para completar el panorama el dato extraído del

Censo Agrario de 1999 indica que los jefes de explota-

ción agraria en un 90,8% solo tenían experiencia exclu-

sivamente práctica, sin ningún tipo de formación agríco-

la. Aunque la situación habrá variado en más o menos

medida hasta la fecha, todos estos datos pueden justi-

ficar la lentitud del proceso de adopción de las técnicas

de agricultura de precisión, constatado además por el

rechazo manifestado a menudo por los agricultores ma-

yores. Pero es una opinión generalizada que ninguna de

estas posturas van a impedir el proceso inexorable de la

introducción de estas nuevas tecnologías.

Es difícil romper la tradición y la dinámica seguida año

tras año por nuestros agricultores, y nos referimos al

gran grueso del colectivo, puesto que convive con él un

importante grupo constituido por aquellos agricultores

que analizan económicamente todo lo que hacen en su

explotación, que conocen sus máquinas, que toman

sus decisiones de compra con lápiz, calculadora y/o

ordenador en mano y que ejercen un efecto imagen de

gran importancia para la evolución del sector. Muchos

de aquellos aún no han leído el catálogo de sus equipos

mecánicos. Algunos, hace no más de 15 años, dispusie-

ron su abonadora en la posición del dosificador adecua-

da para la aplicación de una dosis determinada y en

esa posición la han mantenido. Las boquillas de un pul-

verizador o atomizador han durado tanto como el pro-

pio pulverizador. Pero estas prácticas que se citan como

ejemplo de otras muchas que se han realizado tradicio-

nalmente, son asimismo demostración de la dificultad

manifiesta de la entrada de las nuevas tecnologías en el

seno de ese gran grupo de agricultores citados.

Como contraposición a estos datos más bien negativos,

las Escuelas de Capacitación Agraria, en sus distintas

acepciones autonómicas, la formación reglada o no re-

glada, forman continuamente a jóvenes herederos de

explotaciones agrarias y a nuevos y a actuales agricul-

tores que adquieren otros conocimientos y otra posi-

ción crítica ante las nuevas tecnologías. Las escuelas

universitarias de agricultura también hacen su trabajo

con la incorporación de materias relacionadas y cursos

especializados. Todo lo cual ayudará a la introducción

de estas nuevas tecnologías.

También es positivo considerar que la agricultura de

precisión es un concepto muy amplio que incluye mu-

chas técnicas y uso de mecanismos, dispositivos y sis-

temas que ya son comunes en muchas explotaciones:

dosificadores proporcionales al régimen de giro del

motor del tractor, dosificadores proporcionales a la ve-


locidad de avance, corrección automática de la altura

de las barras de los pulverizadores por ultrasonidos,

gestión automática de cabeceros, dosificación varia-

ble de producto fitosanitario, control de pulverización

por tramos, los muy extendidos ya sistemas de guiado

y una larga relación que anima a pensar que el primer

paso está dado y que vendrán otros a continuación.

Figura 7. Tractor dotado con un sistema de posicionamiento GPS y equipado con una abonadora con control del caudal de fertilizan-te, preparado para la aplicación de mapas de fertilización

Y como común denominador para garantizar su progre-

siva introducción están y estarán las ventajas y mejoras

que la agricultura de precisión en su sentido más am-

plio aportan y aportarán a la agricultura y que, además

de las que son el objeto de la presente publicación, el

ahorro y la eficiencia energética, pueden ser resumidas

en esta frase: las técnicas de agricultura de precisión

mejoran la productividad al permitir una mejora en el

aprovechamiento del tiempo y una reducción de los cos-

tes de fertilizantes, semillas, fitosanitarios y combusti-

ble, a la vez que se mejora con ellas la ergonomía en el

trabajo de los agricultores. Algunas de las ventajas que

conlleva esta afirmación se comentan a continuación:

• Mejora del manejo de la información agraria y de la lo-

gística de las operaciones que puede propiciar la ge-

neración de mapas de cosecha o la implantación de

sistemas de control de flotas. Posibilitar un mejor se-

guimiento de la evolución de cada parcela en el tiem-

po, tras el seguimiento de la productividad en cada

punto de la misma y tras el efecto generado por las

recomendaciones de abonado sugeridas por la meto-

dología. Todo ello facilita el seguimiento del proceso

y la trazabilidad de los productos agrícolas de obliga-

do cumplimiento en las explotaciones agrícolas.

• Mejora de la efectividad en la realización de labores;

es decir, conseguir labores bien hechas con la ayuda

de sistemas de guiado o de equipos de aricado mane-

jados por sistemas GPS o de tratamiento de imagen.

• Mejora de la ergonomía del usuario al realizar las

labores con mayor comodidad y reducción del can-

sancio y, como consecuencia de ello, mejora en jor-

nadas de trabajo más largas y con una mayor capa-

cidad real de trabajo y con trabajos mejor hechos.

• Posibilidad de realizar las operaciones en condi-

ciones especiales como son los casos de presencia

de niebla, con polvo o por la noche, evitándose por

ejemplo el uso de los imprecisos marcadores de es-

puma utilizados en la aplicación de fitosanitarios,

especialmente en condiciones de viento, niebla y

presencia de polvo.

• Aplicación exacta de productos fitosanitarios, evi-

tándose solapes excesivos o zonas sin tratar así

como una mayor uniformidad en la distribución,

como es el caso de las abonadoras de proyección.

• Mejora del conocimiento de los parámetros de fun-

cionamiento de tractores, máquinas y aperos, para

mejora de las capacidades de trabajo y de las labo-

res de mantenimiento mecánico.

Si estas razones no son suficientes para convencer a

los agricultores añadamos las ventajas medioambien-

tales. Fundamentalmente las que propicia el sistema

de generación de mapas de productividad espacial y de

aplicación de materias primas agrícolas, pero otros sis-

temas van a aportar igualmente ventajas importantes.

Con la generación de mapas de productividad espacial

el objetivo es conocer la capacidad productiva de cada

punto de la parcela. Por lógica, cada uno de esos puntos

precisará distintas dosis de materia prima (semilla y fer-

tilizante, principalmente). Si nos fijamos en el fertilizan-

te, y en que con este sistema se va a poder aplicar exac-

tamente en cada punto lo que la planta vaya a asimilar,


estaremos evitando un exceso que, por lavado, pueda

ir a parar a las capas freáticas del subsuelo. Lo mismo

ocurrirá si se hace una aplicación de fitosanitario por

tramos, reduciéndola solamente a aquellos rodales cuya

distribución geográfica conocemos previamente. O si se

aplica la dosis correspondiente a la vegetación capaz de

retenerla. O si se reduce o elimina la deriva al realizar

una aplicación en cultivos bajos con boquillas adecua-

das, o empleando túneles de reciclado del aire en ato-

mizadores en árboles frutales o plantaciones de viñedo.

1.3 Técnicas empleadas en la agricultura de precisión

En este apartado se van a exponer algunas tecnolo-

gías usadas comúnmente en AP. Sin embargo, en

apartados posteriores se comentarán otras técnicas

específicas de cada aplicación práctica.

1.3.1 Sistemas de posicionamiento geográfico

(GPS)

1.3.1.1 Las redes de navegación por satélite (GNSS)

Las siglas GPS (Global Positioning System) son sinónimo

hoy en día del primer sistema de posicionamiento y nave-

gación mediante satélites (GNSS) puesto en marcha en

1970 por el ministerio de defensa de los EEUU, llamado

realmente NAVSTAR (NAVigation System Time and Ran-

ging) (Parkinson and Spilker, 1996). Originalmente se

constituyó por una constelación de 24 satélites que giran

alrededor de la tierra controlados por estaciones terres-

tres (Figura 8). Equipos móviles denominados receptores

GPS son capaces de posicionarse sobre la superficie te-

rrestre gracias a las señales que reciben de estos satélites

mediante triangulación. Aunque se diseñó con fines mili-

tares, hoy en día es usado en gran cantidad de aplicacio-

nes civiles, una de ellas la agricultura (Buick, 2006). Hay

en marcha programas de actualización del sistema NA-

VSTAR, que consisten en lanzar nuevos satélites (32 en la

actualidad, para reponer o no los antiguos), aumentar las

frecuencias y mejorar la calidad de las señales emitidas.

Figura 8. Izquierda: Constelación de los 24 satélites que giran al-rededor de la tierra (Fuente: www.garmin.com). Derecha: Recep-tor GPS de mano con pantalla LCD para la presentación de datos (Fuente: www.holux.com)

Para proporcionar una posición, un receptor GPS ne-

cesita procesar señales de al menos 4 satélites. Las

señales son recibidas por medio de una antena, am-

plificadas y posteriormente procesadas para calcular

la distancia del receptor a los satélites. Los recepto-

res tienen información de los satélites ya que ésta se

transmite en la señal que reciben, y por triangulación

calculan la posición del receptor.

Figura 9. Receptores GPS de cable con diferentes niveles de ca-lidad. A: Receptor Haicom 204III que posiciona con errores RMS de 10 metros. B: Equipo receptor GPS de Novatel con recisiones submétricas. C: Estación base RTK GPS que ofrece correcciones de precisión centimétrica. D: receptor RTK capaz de conectarse a redes GNSS (RTK) mediante enlaces de radio, GPRS y el estándar RTCM

A

C

B

D


En la precisión de los receptores GPS intervienen

diferentes fuentes de error. Algunos de los errores

se eliminan o mitigan mediante correcciones dife-

renciales, pero otros no. Dentro de los primeros se

encuentran los errores causados al pasar la señal de

los satélites por la ionosfera, los producidos por la

no exactitud de los relojes del receptor y de los sa-

télites y los errores en las efemérides o trayectorias

que debe seguir el satélite. Por otra parte, los errores

debidos al diseño de la antena o a las trayectorias

múltiples que sigue la señal hasta llegar al receptor,

que se denominan errores debidos al multipath (Fi-

gura 10), no se pueden corregir.

Figura 10. Los errores de tipo multipath son debidos a que el receptor GPS recibe señales de los satélites no directas, sino rebotadas

El periodo orbital de los satélites GPS es de aproxi-

madamente 12 horas. Los satélites que se visualizan

desde un punto de la tierra están en movimiento, y

dependiendo del momento estarán en unas u otras

posiciones. Cuando esta geometría no es la correcta

con respecto a la posición del receptor para trian-

gular, la precisión del posicionamiento disminuye.

El DOP (Dilution Of Precision) es un parámetro que

informa de la disminución de la precisión en el po-

sicionamiento en función de la geometría de los

satélites y es proporcionado por el propio receptor

GPS. Cuando este parámetro es bajo, la precisión es

mayor (Figura 11).

Figura 11. Cuando la geometría de los satélites produce una buena triangulación, el DOP es más pequeño y la precisión mayor

DOP alto DOP bajo

La disponibilidad selectiva (Selective Availability) es

una fuente de error que el Departamento de Defensa

de los Estados Unidos introdujo intencionadamente

con el fin de que los receptores civiles tuviesen menos

precisión. Este mismo departamento eliminó en mayo

de 2000 estos errores, y desde entonces los recepto-

res GPS civiles son mucho más precisos (Figura 12).

Figura 12. Magnitudes del error obtenidas sobre un receptor fijo el día 2 de mayo de 2000, en el que se aprecia la eliminación de la disponibilidad selectiva. (Fuente: Zumberge and Gendt, 2001)

Hora UTM (2 de mayo de 2002)

-5 0 5 10 15 20 25

100

50

0

-50

-100

Erro

r

Además del sistema GPS americano (NAVSTAR), la an-

tigua URSS puso en marcha su propio sistema (GLO-

NASS) del que hoy funcionan una veintena de satéli-

tes, y hay previsto un programa de renovación. Hay

receptores GPS capaces de recibir señales de ambos

sistemas, con lo que puede aumentar su precisión.

La Agencia Espacial Europea (ESA) está poniendo en

marcha su propio sistema de posicionamiento por sa-

télite denominado GALILEO, de carácter plenamente

civil. Esta agencia ya proporciona en toda Europa co-

rrecciones diferenciales satelitales EGNOS (European


Geostationary Navigation Overlay Service) recibidas

por muchos receptores GPS y que trabajarán sobre los

futuros receptores GALILEO.

1.3.1.2 Tipos de receptores GPS y su precisión

Los receptores GPS ofrecen diferentes niveles de pre-

cisión. La precisión alcanzada con el sistema GPS bási-

co es del orden de 5 a 10 m, lo cual le hace útil sólo en

tareas de navegación para la elaboración de mapas de

rendimiento o fertilización. Por otro lado, en la mayo-

ría de los casos, la determinación de la posición sólo

precisa del conocimiento de dos coordenadas (longi-

tud y latitud). No obstante, en algunas ocasiones es

necesario conocer una tercera coordenada, elevación,

en lo que se conoce como agricultura de precisión 3D.

Sin embargo, para poder obtener una precisión com-

patible con la mayoría de las operaciones agrícolas es

necesario disponer, además de la señal GPS, de una

señal de corrección. Se habla entonces de GPS dife-

rencial o DGPS (Differential Global Positioning Sys-

tem), con el que se consiguen precisiones inferiores

a 1 m, habitualmente entre 30 y 50 cm, en función del

equipamiento utilizado y del tipo de señal de correc-

ción, siendo las más frecuentes la emitida por la ban-

da FM o a partir de un satélite específico. Correcciones

diferenciales de pago proporcionadas por empresas

(Omnistar, Starfire, etc.) reducen el error.

Existe otra alternativa que incrementa notablemen-

te la precisión en la determinación de la posición. Se

trata del RTK (Real Time Kinematic) o GPS cinemático.

Para la realización de determinadas labores en campo,

como el trabajo entre líneas de cultivos, la siembra, el

control de solapamientos y la conducción de maqui-

naria, la resolución alcanzada por el DGPS tampoco

es suficiente. Se necesita en estos casos precisiones a

nivel de centímetros (entre 1 y 5 cm), y no únicamente

en relación con la posición horizontal, sino en las tres

dimensiones. El GPS cinemático determina la posición

exacta del móvil midiendo el desfase entre la transmi-

sión y la recepción de una señal. Sin embargo, la uti-

lización de esta modalidad no está demasiado exten-

dida en agricultura debido, entre otros motivos, a los

riesgos de pérdida de señal en determinados momen-

tos. Además, para el correcto funcionamiento del sis-

tema es necesaria la actuación de como mínimo cinco

satélites, lo que en determinados momentos o situa-

ciones no está actualmente garantizada. Sin embargo,

las características y ventajas potenciales que ofrece

el RTK-GPS inducen a prever una generalización en su

uso en un futuro próximo. En la Figura 2 se muestra

la aplicación de un sistema RTK-GPS durante ensayos

para el control de aperos.

En ciertas aplicaciones como las agrícolas no se ne-

cesitan posiciones absolutas sino relativas a pasadas

anteriores, y en este caso la precisión en este posicio-

namiento relativo es mucho mayor si las medidas se

hacen en instantes de tiempo cercanos. De esta forma,

para tiempos menores a cinco minutos, un receptor

GPS económico con posicionamiento absoluto puede

dar errores inferiores al metro. Al aumentar el inter-

valo de tiempo entre el que se hacen las medidas, el

error relativo aumenta.

1.3.2 Avances en las tecnologías GPS

Hasta hace poco, el empleo de equipos de posicio-

namiento RTK obligaba a usar un complejo conjunto

de dispositivos: la estación base, el receptor móvil (o

varios de ellos), baterías para ambos, los enlaces de

radio, un trípode, la pértiga para llevar el transmisor…

En la Tabla 2 se resumen las ventajas e inconvenientes

de un sistema RTK tradicional de este tipo.

Hoy disponemos de nuevos sistemas que integran

varios de estos equipos en un único dispositivo, que

además pueden recibir automáticamente señal de

los satélites de cualquier constelación GNSS (el tra-

dicional GPS, el ruso GLONASS o el europeo Galileo,

cuando esté operativo) y todo ello con una autono-

mía y tamaño adecuados para ir montados en un

pequeño mástil cómodamente. Sin embargo, para

conseguir la alta precisión que la tecnología RTK

ofrece, se hacía necesario hasta ahora disponer de

una estación base propia y localizarla en un punto

central de la explotación para dar servicio a toda el

área de interés. Pero todo esto está cambiando, y

muy rápido.


Tabla 2. Ventajas e inconvenientes del RTK tradicional (con una sola estación base). (Fuente: Leica)

Ventajas Inconvenientes

• El modo de funciona-miento es bien conocido y normalmente fácil de implementar

• La trazabilidad según cambia la posición puede ser mantenida gracias a que la estación base está fija, y los cálculos los realiza el receptor móvil

• La estación base es cos-tosa

• Posicionar y arrancar la estación base puede ser complicado y requerir cierto tiempo

• Según aumenta la distan-cia entre la estación de referencia y el receptor móvil, disminuye la pre-cisión en el cálculo de la posición

1.3.2.1 Los “clusters” o agrupaciones de RTK

Para cubrir áreas grandes se hacía necesario mover

la estación base de un sitio a otro, con el consiguien-

te gasto de tiempo y de dinero. En algunos sectores,

como el de obras e infraestructuras civiles, este pro-

blema puede ser crítico, por lo que se llegó pronto a

una solución intermedia: repartir por el territorio un

pequeño número de estaciones base “semi-fijas”.

Este conjunto (o “cluster”) de estaciones RTK dan ser-

vicio a un área mayor, de forma que el receptor móvil

(por ejemplo, tractor) recibe la señal de corrección de

su posición desde la base que se encuentra más próxi-

ma en cada momento.

Como es lógico, esta solución, que normalmente ha

de costear el propio usuario, no es económicamen-

te rentable en el caso de las tareas agrícolas de un

único agricultor, ya que el coste de varias estaciones

base puede ser muy alto. Sin embargo, no son po-

cas las asociaciones de productores a nivel mundial

que han instalado sus “clusters de RTK” para cubrir

su zona productiva, y dar servicio a sus socios. No es

una mala solución, pero presenta varias desventajas:

• El receptor (tractor) recibe corrección de una sola

estación base.

• Si se mueve fuera del alcance de esa base, el usua-

rio ha de cambiar manualmente el equipo receptor

para “escuchar” la señal de otra base.

• No se corrige el error proporcional a la distancia

hasta la estación base (de lo cual se habla más

adelante).

• Por lo anterior, la precisión que se consigue con un

“cluster de RTK” no es mayor que la de un RTK tra-

dicional en solitario.

• Las estaciones base han de ser costeadas por el

usuario (o asociación de productores).

Según los expertos, los “clusters RTK” tenderán a des-

aparecer o a convertirse en verdaderas “redes RTK”,

ya que todo son ventajas en este sentido.

1.3.2.2 Las redes RTK

Recientemente se están implantando por muchas

áreas del mundo las llamadas “redes RTK” o “redes

GNSS” que permitirán disponer de alta precisión sin

necesidad de estación base. En la Tabla 3 se indican

las ventajas que esta tecnología aporta.

Una “red RTK” es un conjunto de receptores GPS (o

GNSS) permanentes, repartidos por un área extensa,

cuya señal combinada se emplea para generar las

correcciones diferenciales RTK que cualquier receptor

cliente GPS pueda necesitar durante su trabajo. Hoy

en día existen redes RTK operativas en muchos países

(Reino Unido, Irlanda, Alemania, España, Hong Kong,

partes de América y de Australia, entre otros). En Eu-

ropa es destacable la implantación de la red “Smart-

Net EUROPE”, con tecnología de la empresa Leica

Geosystems. Las redes RTK pueden variar en tamaño,

desde pequeñas redes locales con unas pocas esta-

ciones de referencia, hasta docenas de estaciones

cubriendo todo un país. El mapa de la Figura 13 mues-

tra las estaciones de la red SmartNet en España. Por

su parte, Trimble también está instalando estaciones

para su red RTK en España, si bien por ahora sólo está

disponible en la Comunidad de Madrid. Otra empresa

en liza es Topcon, que ya dispone de redes en Galicia

y otras áreas de España, pero de gestión privada.

Generalmente, los usuarios han de suscribirse a la

red RTK para recibir la corrección diferencial, pero

también hay ya redes públicas, otras en desarrollo, o


parcialmente financiadas con fondos regionales, insti-

tucionales, etc. En España la situación es privilegiada

puesto que la mayoría son de uso gratuito si no es con

fines lucrativos.

Figura 13. Estaciones base de la red SmartNet de Leica en España. (Fuente: Leica Spiderweb)

Hay redes públicas desplegadas en:

• Murcia (REGAM y Meristemum)

• Euskadi

• Navarra (RGAN)

• Comunidad Valenciana (ERVA)

• Madrid (IBEREF)

• Cataluña (CATNET)

• Andalucía (RAP)

• La Rioja

• Castilla y León (Red GNSS del ITACYL)

• Toda Europa (EUREF)

Las correcciones RTK pueden ser generadas por la re-

des RTK mediante varios métodos de control y de cál-

culo, como las conexiones MAX (Master-Auxiliary), el

MAX individualizado (i-MAX), las Estaciones Virtuales

de Referencia (VRS) o la parametrización Flächern-Ko-

rrektur (FKP).

1.3.2.3 Funcionamiento del RTK de una sola estación base

La forma más fácil de hacerse a la idea de lo que una

red RTK supone es compararla con el sistema RTK

tradicional. Un receptor RTK tradicional (como el que

puede estar instalado en un tractor o en una sembra-

dora de precisión) recibe la corrección de una sola es-

tación base de referencia. Ésta puede estar situada en

una posición permanente (por ejemplo, el techo de la

oficina) o puede situarte temporalmente en el campo

cerca de donde se vaya a necesitar cada día.

El principio de funcionamiento siempre es el mismo:

se pone a punto la estación base en un punto conoci-

do y se envían correcciones a los receptores móviles

(vía radio-módems o enlaces GSM). Hay tres reglas en

el intercambio de mensajes entre el receptor móvil y la

estación base:

1 Tanto el receptor como la estación base están ob-

servando el movimiento del mismo conjunto de sa-

télites GPS.

2 La estación envía al receptor tanto su posición

como toda la información de los satélites.

3 El receptor combina toda la información para calcu-

lar la posición RTK corregida.

Los últimos desarrollos en los algoritmos de cálculo

de la posición mediante RTK permiten al receptor mó-

vil situarse hasta a 50 km de la estación base.

La pérdida de precisión con el aumento de la distancia

a la estación de referencia RTK se debe fundamental-

mente a los cambios en las condiciones atmosféricas:

según aumenta la distancia, la atmósfera entre ambos

se hace más y más diferente, y los algoritmos de cálcu-

lo no son capaces de resolver las ambigüedades.

En el caso de usar un “cluster RTK” o conjunto de

estaciones base, el receptor recibe la señal de co-

rrección sólo de aquella que esté más cerca en cada

momento, a diferencia de lo que ocurre en las verda-

deras “redes RTK”.


1.3.2.4 Funcionamiento de una red RTK

Una red RTK requiere un mínimo de cinco estaciones

base (no hay máximo) situadas a unos 70 km de dis-

tancia entre sí. Normalmente son estaciones fijas y

forman el corazón de la red RTK. El objetivo principal

de una red RTK es minimizar la pérdida de precisión

debida a la distancia a la estación base.

Todas las estaciones base están conectadas a un servi-

dor central, al que envían continuamente información

sobre su posición y satélites a la vista. El servidor eje-

cuta un software capaz de:

• Resolver las ambigüedades de los satélites, y

• Usar la información de todas las estaciones, o un

subconjunto de ellas, para enviar la corrección a

cualquier receptor RTK móvil dentro de los límites

de la red.

El receptor móvil se conecta a la red RTK mediante

un enlace uni o bi-direccional (radio modem, GSM o

internet). Al recibir la señal, calcula su posición usan-

do un algoritmo concreto. El algoritmo (y con ello el

error relativo a la distancia) depende del tipo de co-

nexión de red RTK (MAX, FKP, VRS, …). Cada uno de

ellos usa un modelo de cálculo diferente, y también

pueden llevar a cabo el cálculo en el receptor móvil

o en el servidor, dependiendo de su configuración.

De este modo, la relación entre el receptor y la red

es diferente en cada caso, lo cual provoca grandes

diferencias en funcionamiento, precisión, fiabilidad y

trazabilidad del usuario móvil.

Tabla 3. Ventajas e inconvenientes de las redes RTK. (Fuente: Leica)

Ventajas Inconvenientes

• No es necesario comprar ni instalar una estación base

• Las precisiones de las posiciones calculadas según va moviéndose el receptor móvil son más homogéneas

• La precisión se mantiene aunque el receptor se mueva grandes distancias

• Se puede cubrir el mismo área sin necesidad de ins-talar múltiples estaciones base propias (o moverlas de un sitio a otro)

• El coste de suscripción a la red RTK (si no está fi-nanciada por una entidad pública, en cuyo caso es gratuito)

• El coste de la transmisión de la corrección (normal-mente por internet vía móvil GPRS)

La tecnología GPS está evolucionando rápidamente,

y el RTK es buen ejemplo de ello. El control de roda-

da mediante tráfico restringido a ciertas “calles” de

la parcela es un ejemplo de aplicación que requiere

precisiones altas, por lo que las recientes redes RTK (o

GNSS) públicas o privadas proporcionan un medio ex-

celente para proveer de corrección diferencial de alta

calidad a un bajo coste.

1.3.3 Sistemas de Información Geográfica (SIG)

Un Sistema de Información Geográfica (SIG), también

denominado Geographics Information System (GIS),

es un conjunto de programas y aplicaciones informá-

ticas que permite la gestión de datos organizados en

una base de datos, referenciados espacialmente y que

pueden ser visualizados mediante mapas.

Desde el punto de vista de los datos, un SIG se basa en

una serie de capas de información espacial en formato

digital que representan diversas variables (Figura 14), o

bien capas que representan entidades a los que corres-

ponden varias entradas en una base de datos enlazada.

Estas capas corresponden, al menos en parte, a la mis-

ma zona, de manera que pueden analizarse en conjunto.


De este modo puede combinarse, en un mismo sistema,

información espacial y temática, con orígenes y forma-

tos muy diversos.

Figura 14. Superposición de capas de información. (Fuente: http://es.wikipedia.org)

Vías de comunicación

Núcleos de población

Usos del suelo

Red fluvial

Altitudes

Desde el punto de vista de las herramientas, los Sis-

temas de Información Geográfica se han desarrollado

a partir de la unión de diversos tipos de aplicaciones

informáticas: la cartografía automática tradicional, los

sistemas de gestión de bases de datos, las herramien-

tas de análisis digital de imágenes, los sistemas de

ayuda a la toma de decisiones y las técnicas de mode-

lización física.

Podríamos considerar, en sentido amplio, que un SIG

está constituido por:

1 Bases de datos espaciales en las que la realidad se co-

difica mediante unos modelos de datos específicos.

2 Bases de datos temáticas cuya vinculación con la

base de datos cartográfica permite asignar a cada

punto, línea o área del territorio unos valores te-

máticos.

3 Conjunto de herramientas que permiten manejar

estas bases de datos de forma útil para diversos

propósitos de investigación, docencia o gestión.

4 Conjunto de ordenadores y periféricos de entrada

y salida que constituyen el soporte físico del SIG.

Estas incluyen tanto el programa de gestión de SIG

como otros programas de apoyo.

5 Comunidad de usuarios que pueda demandar infor-

mación espacial.

6 Administradores del sistema encargados de resol-

ver los requerimientos de los usuarios, bien utili-

zando las herramientas disponibles o bien produ-

ciendo nuevas herramientas.

1.3.3.1 Uso de los sistemas SIG

La inclusión de información espacial y temática per-

mite llevar a cabo consultas de diverso tipo, desde las

más simples a las más complejas, así como analizar

los datos y ejecutar modelos acerca del funcionamien-

to de los sistemas ambientales representados.

Quizás la operación más sencilla sea la producción

de mapas de las variables contenidas en una base de

datos o de nuevas variables calculadas a partir de las

disponibles. Por ejemplo, si disponemos de un mapa

de municipios y una base de datos con la población y

el PIB de los distintos países, podemos generar mapas

de ambas variables o de la renta per cápita. Esto no

supone la obtención de nueva información, es simple-

mente una operación de cartografía automática.

Un paso adelante sería la obtención de respuestas a

una serie de consultas sobre los datos y su distribu-

ción en el espacio:

• ¿Qué hay en el punto X?

• ¿Qué características tiene el punto X respecto a otro?

• ¿Qué puntos cumplen determinadas condiciones?

• ¿Qué relación hay entre A y B?

• Distancia entre dos puntos.

• Conexión entre dos puntos.

• Pertenencia a un mismo conjunto.

• Más sofisticado sería el uso de herramientas de

análisis espacial y álgebra de mapas para el desa-

rrollo y verificación de hipótesis acerca de la distri-

bución espacial de las variables y objetos.

• ¿Disminuye la temperatura con la altitud?

• Los individuos de una determinada especie, ¿tien-

den a agruparse o permanecen aislados?

• ¿Cuál es el tamaño mínimo de un área de bosque

para mantener una población viable de osos?


Un punto más allá de sofisticación sería la utilización

de un SIG para resolver problemas de toma de deci-

sión en planificación física u ordenación territorial,

mediante el uso de instrucciones complejas del análi-

sis espacial y álgebra de mapas. En definitiva se trata-

ría de resolver preguntas del tipo:

• ¿Qué actividad es la más adecuada para un área

concreta?

• ¿Cuál es el mejor lugar para la instalación de deter-

minada actividad?

• ¿Cuál va a ser el impacto sobre el medio?

• ¿Cuál es la forma y tamaño adecuados de los espa-

cios naturales?

Finalmente, las aplicaciones más elaboradas de los

SIG son aquellas relacionadas con la integración de

modelos matemáticos de procesos naturales, dinámi-

cos y espacialmente distribuidos. El objetivo puede ser

tanto científico como de planificación y ordenación.

• ¿Qué áreas pueden inundarse en caso de producir-

se un episodio lluvioso dado?

• ¿Qué consecuencias ambientales puede tener un

embalse aguas abajo?

• ¿Cómo podría mejorarse la eficiencia en el uso del

agua?

En estos casos los programas se utilizan tanto para in-

troducir las capas de información inicial como para ver

y analizar los resultados del modelo en su distribución

espacial.

1.3.3.2 Aplicaciones de los SIG

Un Sistema de Información Geográfica es una herra-

mienta que permite la integración de bases de datos

espaciales y la implementación de diversas técnicas de

análisis de datos. Por tanto, cualquier actividad rela-

cionada con el espacio puede beneficiarse del trabajo

con SIG. Entre las aplicaciones más usuales destacan:

• Científicas:

– Ciencias medioambientales y relacionadas

con el espacio.

– Desarrollo de modelos empíricos.

– Modelización cartográfica.

– Modelos dinámicos - Teledetección.

• Gestión:

– Cartografía automática.

– Información pública, catastro.

– Planificación física.

– Ordenación territorial.

– Planificación urbana.

– Estudios de impacto ambiental.

– Evaluación de recursos.

– Seguimiento de actuaciones.

• Empresarial:

– Marketing.

– Estrategias de distribución.

– Planificación de transportes.

– Localización óptima.

– Agricultura de precisión.

1.3.3.3 Aplicaciones de los SIG en el campo de la agricultura

Gracias al sistema de posicionamiento GPS es posible

tomar datos fácilmente sobre la variabilidad geográfi-

ca de variables en las parcelas como la fertilidad. Para

almacenar y procesar los datos de variabilidad los Sis-

temas de Información Geográfica son esenciales. Un

sistema SIG permite mostrar complejas vistas de va-

riables en las parcelas y tomar decisiones para realizar

los cultivos. Más concretamente es posible estimar el

valor óptimo de los nutrientes a aportar en cada parte

del terreno. Esto permite un ahorro económico y pre-

viene la contaminación producida por el empleo en ex-

ceso de fertilizantes.


1.3.4 Fundamentos de teledetección y visión

artificial

1.3.4.1 Teledetección

La teledetección y la visión artificial son dos tecnolo-

gías íntimamente ligadas, tanto dentro como fuera del

campo de la agricultura de precisión. Por una parte, la

teledetección engloba a la visión artificial, dado que

la interpretación de imágenes es una de las técnicas

empleadas dentro de la teledetección. Por otro lado, la

visión artificial supone dar un paso más en la interpre-

tación de información remota, ya que emplea técnicas

y algoritmos automáticos para el análisis de la escena

capturada en una imagen. Sin necesidad de la super-

visión o interpretación humana se pueden reconocer

los componentes y objetos de una imagen y actuar en

consecuencia.

La teledetección o detección remota (del inglés re-

mote sensing) consiste en la observación e interpre-

tación de objetos sin que exista contacto físico con

ellos. Para cumplir ese objetivo los objetos deben

producir perturbaciones en su entorno, siendo esos

cambios en el medio los captados por los senso-

res de teledetección. Los objetos pueden producir

perturbaciones sobre radiación electromagnética,

ondas acústicas o el campo magnético terrestre.

Sin embargo, la teledetección emplea mayoritaria-

mente técnicas de radiación electromagnética, em-

pleando las bandas espectrales desde las ondas de

radio de baja frecuencia hasta los rayos X, pasando

por las bandas del visible y del infrarrojo, muy útiles

en la teledetección para agricultura.

Los procesos implicados en un sistema de teledetec-

ción son:

• Emisión de radiación electromagnética desde una

fuente.

• Interacción de la radiación con los objetos de inte-

rés y con otros objetos o medios.

• Recepción de las ondas electromagnéticas por me-

dio de instrumentos a bordo de una plataforma.

• Tratamiento de la información, mediante análisis

visual o procesado digital.

• Explotación de la información extraída.

La fuente de emisión de radiación electromagnética

puede ser natural (sensores pasivos) o artificial (sen-

sores activos), aunque habitualmente se aprovecha la

radiación solar, que emite radiación en diferentes ban-

das del espectro electromagnético y con distintas inten-

sidades en cada banda (Figura 15).La interacción entre

esta radiación y los objetos de interés puede darse en

forma de reflexión, refracción, difracción o absorción.

Estos procesos, para un mismo objeto, pueden ser dife-

rentes en cada una de las bandas espectrales. Por lo

tanto, para cada tipo de detección se emplean los ran-

gos de frecuencias más adecuados, aquellos que pro-

ducen mayor diferenciación entre los objetivos estudia-

dos y su entorno o entre distintos objetivos de interés.

Figura 15. Bandas del espectro electromagnético

Ultravioleta

Rayoscósmicos

10-15 10-14 10-13 10-12 10-11 10-10 10-9 10-8 10-7 10-6 10-5 10-4 10-3 10-2 10-1 100 101 102 103 104 105 106

1023 1022 1021 1020 1019 1018 1017 1016 1015 1014 1013 1012 1011 1010 109 108 107 106 105 104 103 102

107

1 fm 1 pm 1 nm1 � 1�m 1 mm 1 cm 1 m 1 km 1 MmLongitud de onda (m)

Frecuencia (Hz) (1 Zetta-Hz) (1 Exa-Hz) (1 Peta-Hz) (1 Tera-Hz) (1 Giga-Hz) (1 Mega-Hz) (1 Kilo-Hz)

RayosGamma

Rayos X Infrarrojos Radar Onda media Frecuenciaextremadamentebaja

Onda cortaRadioMicroondas

Ultravioleta

UV-A/B/C Onda larga

UHFVHF

450 nm400 nm 500 nm 550 nm 600 nm 650 nm 700 nm 750 nm

Infrarrojo

Espectro visible por el hombre (Luz)


Además de los objetos de interés, otros medios tam-

bién interfieren en la radiación solar, principalmente

la atmósfera y las nubes. Se producen los mismos

efectos de reflexión, refracción, difracción y absorción

en distintas franjas espectrales. Por ejemplo, en la

mesosfera, entre los 30 y los 80 km sobre la superfi-

cie terrestre, debido a la presencia de ozono (O3), se

absorbe la radiación ultravioleta (UV) casi por comple-

to. Esto, además de proteger a los seres vivos, impi-

de que la radiación UV solar sea útil para sistemas de

teledetección. Otros picos de absorción se producen

en la atmósfera a causa del vapor de agua (H2O), del

oxígeno (O2) y del dióxido de carbono (CO2).

Finalmente, de toda la radiación solar que recibe la

Tierra, el 37% es devuelta al espacio por efecto de la

reflexión en las nubes (26%) y de la dispersión pro-

ducida por otras partículas (11%). Otro 16% de la ra-

diación total es absorbida por el vapor de agua de la

atmósfera, por lo que sólo el 47% de la radiación solar

alcanza la superficie terrestre y lo hace con un perfil

espectral modificado, atenuado en ciertas bandas es-

pectrales. El 19% del total llega como radiación directa

y el 28% como radiación difusa, debida a la difracción

producida por las moléculas que componen la atmós-

fera. Por lo general, los sensores de teledetección tra-

tan de captar la radiación reflejada por los objetos,

por lo que resulta muy importante conocer qué tipo

de radiación reciben y qué patrón de reflexión cumple

cada uno de los objetivos; es decir, para qué bandas

espectrales los objetos estudiados reflejan mayor o

menor cantidad de radiación. Por supuesto, la energía

no reflejada es la que resulta absorbida, refractada o

difractada por los objetos.

El suelo es uno de los objetivos de interés en la telede-

tección para la agricultura de precisión. Dependiendo

de la composición de la capa superficial del suelo, la

interacción de la radiación solar con éste sigue dife-

rentes patrones. Por ejemplo, los suelos arenosos

tienen mayor reflectancia (relación entre la potencia

electromagnética incidente y la reflejada) que los sue-

los arcillosos. Si mediante teledetección es posible co-

nocer la composición de un suelo, entonces se pueden

inferir propiedades como drenaje o cantidad de ma-

teria orgánica. Algunos de los parámetros que influ-

yen en la reflectividad del suelo son: óxidos de hierro,

humedad, materia orgánica, granulometría, mineralo-

gía, material de origen, color, condiciones de drenaje

interno y temperatura. Otro ejemplo es la alta absor-

ción de radiación infrarroja cercana (NIR) por parte de

los óxidos de hierro presentes en el suelo. También es

conocido que a medida que aumenta el contenido de

materia orgánica en el suelo, disminuye la reflectancia

para longitudes de onda entre 400 y 2.500 nm (ban-

das de radiación visible, infrarrojo cercano e infrarrojo

medio). Aún más, cuanto más descompuesta está la

materia orgánica, más radiación absorbe. Por último,

el suelo húmedo absorbe más radiación que el suelo

seco o que el suelo con costra, tanto en el visible como

en el infrarrojo cercano. Es el motivo de que el suelo

húmedo adquiera un color más oscuro.

El objetivo de interés principal en la teledetección

para agricultura es la vegetación, que ofrece diferen-

tes patrones de absorción de radiación electromag-

nética, y por lo tanto diferentes patrones de reflexión.

Las hojas son los componentes de la vegetación más

representativos en las tareas de teledetección, puesto

que constituyen la mayor parte de la superficie de las

plantas expuesta a la radiación solar. Las hojas cum-

plen tareas de respiración, transpiración y fotosínte-

sis, y para esta última hacen uso de radiación visible.

De toda la radiación solar que reciben, tanto luz direc-

ta como luz difusa, utilizan sólo ciertas longitudes de

onda, siendo reflejada o transmitida a través de ellas.

Habitualmente se emplean técnicas de teledetección

que captan la luz reflejada, ya que para captar la ra-

diación transmitida a través de las hojas se requieren

equipos más complejos y la accesibilidad es menor. La

medida de luz reflejada es, finalmente, una medida in-

directa de la radiación absorbida, esto es, la de interés

para conocer el estado de la vegetación.

La fotosíntesis es eficiente con luz azul (400-530 nm) y

luz roja (600-730 nm), por lo que el resto de radiación,

entre 530 y 600 nm es reflejada o transmitida. Estas

longitudes de onda corresponden a los colores verdes

y es el motivo de que éste sea el color de las hojas que

los ojos humanos perciben. Otra de las bandas espec-


trales altamente reflejada por las hojas (hasta el 50%)

es el infrarrojo cercano (NIR), en este caso por encima

de los 730 nm y hasta los 1.100 nm (1,1 µm). Este he-

cho permite utilizar la banda NIR para lograr una dife-

renciación clara entre vegetación y otros elementos.

Igual que ocurre con el suelo, diferentes parámetros

de las hojas influyen en la radiación que es reflejada,

para cada especie y para diferentes estados nutricio-

nales. Entre otros son: los pigmentos, el contenido de

agua y de aire, el estado de maduración y las condi-

ciones de iluminación. Por ejemplo, se puede inferir

la edad de una planta ya que las hojas maduras ab-

sorben menos luz visible debido al deterioro de la clo-

rofila. También se puede estimar el déficit hídrico, ya

que las hojas con estrés hídrico ven aumentada su re-

flectancia. Igualmente, un déficit de nutrientes influye

negativamente en la creación de clorofila y por lo tanto

disminuye la radiación absorbida.

La definición de teledetección especifica que la obser-

vación de los objetos se hace sin que exista contacto

físico entre ellos y los sensores. No obstante, no se

incluye ninguna restricción en las distancias de ad-

quisición. Las plataformas en las que se montan los

sensores de teledetección se clasifican en tres tipos:

terrestres, aéreas o suborbitales y orbitales. Las te-

rrestres pueden ser sistemas de adquisición manua-

les o transportados en vehículos; las aéreas o subor-

bitales pueden ser globos aerostáticos, helicópteros,

aviones o cualquier otro tipo de aeronave; por último,

las orbitales son los satélites artificiales, que por lo

general se sitúan en órbitas bajas (LEO, low Earth or-

bit) o intermedias (MEO, medium Earth orbit). El tipo

de plataforma empleada depende del objetivo que se

quiere observar, pues cada una de ellas proporciona

diferentes resoluciones espacial y temporal. Igual-

mente, los sensores de teledetección empleados en

cada tipo de plataforma dependen del objetivo de la

observación. Cada sensor particular tendrá una reso-

lución espacial, radiométrica y espectral. En capítulos

posteriores se explicarán los sensores utilizados en

cada aplicación.

En la actualidad las dos principales plataformas orbi-

tales para realizar tareas de teledetección agronómi-

ca son LANDSAT y SPOT. El programa estadounidense

LANDSAT comenzó en el año 1972 con el objetivo de

estudiar los recursos naturales. Hasta el momento

(2010) se han puesto en órbita siete satélites de esta

serie, de los que actualmente se encuentran opera-

tivos el LANDSAT 5 y el LANDSAT 7, mientras que el

LANDSAT 6 no alcanzó su órbita debido a un fallo en

el lanzamiento. Realizan diversas tareas: inventa-

rio agronómico, previsión de cosechas, evaluación y

control de zonas regables, planificación de recursos

hídricos, cartografía de suelos, estudio de litorales,

geológicos y de glaciares, y control de contaminación

de aguas y suelos. Por su parte, el programa SPOT, de

origen europeo (Francia, Bélgica y Suecia), está com-

puesto en la actualidad de dos satélites (SPOT 4 y 5) y

varias estaciones terrestres para recepción de los da-

tos. Su finalidad es el estudio del uso del suelo y evo-

lución del medio ambiente, evaluación de los recursos

naturales, minería, trabajos cartográficos y topográfi-

cos. Existe una tercera plataforma para teledetección

orbital, IKONOS, de una empresa estadounidense.

Entró en funcionamiento a finales del siglo XX como

plataforma de teledetección comercial y se caracteriza

por proporcionar una alta resolución espacial. Todos

estos satélites siguen una órbita polar heliosíncrona,

lo que significa que el paso por el ecuador se realiza

siempre a la misma hora local, con una trayectoria nor-

te sur. Al realizarse la adquisición siempre a la misma

hora es posible la comparación temporal de una mis-

ma región.

Los cuatro tipos de resoluciones de los sistemas de

teledetección nombrados anteriormente son:

• Resolución espacial: consiste en el menor objeto

detectable por el sistema sensor. Por ejemplo, en

un sensor de imagen digital se trata de la superficie

terrestre capturada por un solo píxel. En LANDSAT

la resolución espacial es de 30x30 m, en SPOT de

20x20 m y en IKONOS de 4x4 m. Los sistemas su-

borbitales y terrestres consiguen, lógicamente, ma-

yores resoluciones; es decir, distinguen objetos de

menor tamaño (Figura 16).

• Resolución temporal: es la capacidad del sensor

para detectar cambios temporales sufridos por una


misma superficie de estudio. Para las plataformas

orbitales, depende de la periodicidad de los sa-

télites sobre un mismo punto, mientras que para

las plataformas terrestres y suborbitales no existe

restricción alguna. En LANDSAT es de 16 días y en

SPOT de 26 días.

• Resolución radiométrica: indica la capacidad del

sensor de diferenciar distintos niveles de intensi-

dad de la radiación capturada. En sistemas de ima-

gen se trata del número de niveles de gris que pue-

den obtenerse.

• Resolución espectral: es la capacidad del sensor

para distinguir diferentes longitudes de onda en

la radiación electromagnética recibida. Para cada

sensor se especifican el número de bandas y su

anchura: los sistemas multiespectrales constan de

entre 2 y 10 bandas mientras que los hiperespec-

trales van desde las 10 bandas a más de 100. En

función de la aplicación es interesante disponer del

mayor número de bandas y/o de la menor anchura

de banda posibles.

15x8 30x16 60x42 320x224

Figura 16. Efecto del cambio de resolución espacial (píxeles) para una imagen en color capturada desde una plataforma terrestre

El producto de los sensores de teledetección se repre-

senta, según su tipo, como conjuntos de datos o como

imágenes. Del mismo modo, el tratamiento de esta

información se puede realizar mediante análisis esta-

dístico de los datos, análisis visual de las imágenes o

procesamiento digital de las imágenes o de los datos.

Para procesar datos de teledetección capturados con

plataformas terrestres o aéreas, es habitual la utiliza-

ción de índices. Éstos permiten sintetizar la informa-

ción de diferentes bandas espectrales y maximizar las

propiedades que se quieren resaltar y estudiar de cier-

tos objetos. Por ejemplo, para maximizar la diferencia-

ción entre la vegetación y el suelo, es decir, para realzar

el contraste, se emplean índices de vegetación, que re-

sultan de transformaciones lineales de la reflectancia

obtenida para dos o más bandas espectrales. Los dos

más característicos son el RVI (ratio vegetation index) y

el NDVI (normalized difference vegetation index). El RVI

se obtiene como cociente de las reflectancias de la ban-

da infrarroja cercana y la banda roja, es decir, NIR/R. El

NDVI se calcula como (NIR–R)/(NIR+R), el cociente de

la resta y la suma de las bandas infrarroja y roja, res-

pectivamente. Estos índices aprovechan, por una par-

te, la alta reflectancia de la vegetación en la banda NIR

y, por otra, la baja reflectancia en la banda roja, ya que

ese tipo de radiación se emplea en la fotosíntesis.

El análisis de los datos capturados por los sensores

que producen imágenes se realiza mediante inspec-

ción visual de dichas imágenes o mediante procesa-

do digital. Este procesado se puede aplicar tanto a las

imágenes provenientes de plataformas orbitales como

de plataformas suborbitales y terrestres. Únicamente

se deben tener en cuenta ciertas características de las

imágenes inherentes a cada plataforma. Por ejemplo,

las plataformas orbitales producen ciertos errores de-

bidos, entre otras causas, al guiado de los satélites.

1.3.4.2 Visión artificial

La interpretación automática de imágenes para realizar

tareas de automatización recibe el nombre de visión

artificial o visión por computador. Se trata de otra de

las formas de análisis de los datos obtenidos mediante

teledetección, en este caso con sensores que produ-

cen imágenes. Se basa en el procesado digital de las

imágenes mediante un ordenador y su primer objeti-

vo es la identificación y el análisis de los objetos con-

tenidos en una escena. En segundo lugar, y de forma

más general que en el campo de la teledetección, se

puede llevar a cabo de forma más o menos automática

una actuación a partir de la información obtenida, me-

diante la generación de órdenes a diferentes elemen-

tos actuadores electromecánicos. La visión artificial se

puede englobar en el campo de la inteligencia artificial,

esto es, el conjunto de técnicas informáticas que tratan

de emular los modelos de pensamiento racional.


Además del procesamiento de imágenes remotas de

aeronaves y satélites, por ejemplo para medir áreas de

cultivo, para estimar su estado nutricional o controlar

el riego, se están desarrollando sistemas de teledetec-

ción sobre plataformas terrestres que no sólo realizan

observaciones sino que, en tiempo real, procesan las

imágenes, toman decisiones y llevan a cabo diferentes

tareas. De este modo, no sólo se realizan mapas de los

cultivos sino que se aplican soluciones en el mismo

instante de la observación, por ejemplo el desbrozado

o pulverizado selectivo y el guiado automático o asis-

tido de los vehículos agrícolas.

Todo procesamiento de imágenes digitales para ex-

tracción y análisis de su información comprende los

mismos pasos fundamentales, según la Figura 17.

Figura 17. Esquema de procesado de imágenes digitales en tareas de visión artificial

Escena 3D

Sistema de visión

Imágenes digitales

Adecuación

Segmentación

Bordes y regiones

Clasificación

Explotación

La adecuación de las imágenes consiste en aplicar

diferentes técnicas para mejorar sus propiedades de

cara al análisis posterior. Son varias las herramientas

de preprocesado habituales: mejora del contraste,

mediante ecualización del histograma1, por ejemplo,

eliminación de ruido (error debido a los sistemas y a

las condiciones de adquisición), realce de bordes o

conversión a falso color. Esta última técnica consiste

en combinar diferentes bandas espectrales en una

sola mediante la asignación de distintas componentes

de color a cada una. Con ello se obtiene una imagen

con colores no reales pero que permite diferenciar

más fácilmente los objetivos de interés. Esta técnica

se emplea principalmente para un posterior análisis

visual.

La fase de segmentación consiste es separar los ob-

jetos de interés presentes en una imagen del fondo

o medio en el que se encuentran. Para ello se utili-

zan diferentes propiedades o características como

el nivel de gris o intensidad, color, textura, bordes o

movimiento. Por ejemplo, la detección de bordes se

realiza habitualmente con herramientas de tipo gra-

diente, que tratan de localizar saltos de contraste en

cada pequeña porción de una imagen. El resultado

final son los bordes de los objetos, que más tarde de-

ben interpretarse. Existen técnicas específicas para

detección de líneas rectas o circunferencias, si esto

son los objetivos que se tratan de localizar. Es el caso

de la transformada de Hough, que habitualmente se

aplica para detectar líneas rectas en una imagen. En

cuanto a las texturas, es decir, a los patrones visua-

les que siguen las superficies de un mismo objeto,

resultan muy útiles para la detección de masas de

vegetación. Sin embargo, es preciso contar con una

buena resolución espacial para que la extracción de

la textura sea eficiente.

Una técnica muy habitual para realizar la segmenta-

ción de regiones es la aplicación de umbrales o um-

bralización sobre el histograma de una imagen. En la

banda espectral adecuada o en una combinación de

ellas, los objetos y el fondo forman diferentes modos

o picos en el histograma de los niveles de intensi-

dad. Este hecho permite separar objetos y fondo, con

cierto error según las propiedades de cada imagen,

1 El histograma de una imagen es la representación gráfica de la frecuencia de aparición de cada uno de los niveles de gris o de intensidad


estableciendo uno o varios umbrales entre los dife-

rentes modos. Existen diferentes métodos, manuales

y automáticos, para determinar el umbral; el más sen-

cillo consiste en buscar el valor mínimo del histogra-

ma entre dos máximos. También se puede determinar

mediante medidas iterativas para comprobar qué

umbral ofrece la máxima separabilidad o diferencia-

ción de los modos. Finalmente, algunos métodos más

elaborados son el de Otsu, el uso de la entropía del

histograma o la iteración recursiva.

La segmentación de regiones también puede realizar-

se mediante crecimiento de regiones: a partir de una

semilla o punto inicial se van localizando puntos ve-

cinos con valores parecidos; esos puntos se agregan

a la región y a su vez se buscan nuevos vecinos simi-

lares. El crecimiento de la región se detiene cuando

no se localizan nuevos puntos similares de acuerdo a

unos umbrales predefinidos. Otro método basado en

la similitud de valor es el agrupamiento o clustering,

que no tiene en cuenta la relación de vecindad entre

píxeles sino la cercanía en la escala de grises o en el

espacio de color utilizado.

El resultado de la segmentación de una imagen es otra

binaria, del mismo tamaño y resolución en la que los

píxeles toman únicamente los valores 0 y 1. Sobre esta

imagen binaria se pueden llevar a cabo diferentes me-

didas, como el área de los objetos, su perímetro, su

elongación, etc. Además, las transformaciones morfo-

lógicas permiten aplicar correcciones y mejoras sobre

las imágenes binarias, como la reducción de ruido, la

separación de objetos conectados o la unión de partes

de un mismo objeto. Las transformaciones morfológi-

cas típicas son: erosión, dilatación, apertura, cierre y

esqueletización.

Las características de los objetos extraídas con las he-

rramientas anteriores conforman los descriptores de

dichos objetos. A estos descriptores se les aplica un

clasificador para asignar cada objeto a una categoría o

clase conocida. Ejemplos de clases serían las especies

de cultivo cuando se estudia la superficie ocupada por

los diferentes cultivos en una región. Los clasificado-

res pueden ser más o menos complejos, dependiendo

de la complejidad de los descriptores y de las clases

en sí. Por ejemplo, el clasificador Bayesiano es de tipo

estadístico y utiliza funciones discriminantes para la

asignación de clases. También el método de agrupa-

miento es una herramienta de clasificación. Finalmen-

te, son destacables las redes neuronales como herra-

mientas de clasificación.

Las aplicaciones más recientes de la visión artificial

en la agricultura de precisión, además de la telede-

tección desde plataformas orbitales para creación

de mapas, están relacionadas con la captura de imá-

genes a corta distancia en los cultivos. Una de estas

aplicaciones es la asistencia al guiado o el guiado au-

tomático. Existen diferentes variantes, por ejemplo

el guiado mediante la detección del límite entre una

zona tratada y la zona contigua sin tratar. También se

están desarrollando técnicas de visión artificial para

el guiado de tractores mediante detección de las filas

de siembra en cultivos en línea (Figura 18 a). En todo

caso, se puede combinar el procesamiento de imáge-

nes con la utilización de una señal de posicionamien-

to, como el GPS.

Figura 18. Procesado de imágenes para: (a) guiado de vehículos agrícolas y (b) detección de malas hierbas

Otra aplicación es la detección de diferentes espe-

cies y, en concreto, la diferenciación de las especies

cultivadas y de las malas hierbas que surgen de for-

ma espontánea dentro del cultivo (Figura 18 b). Se

pueden utilizar, por ejemplo, métodos que analizan la

morfología de las hojas de las plantas, que estudian

la textura de las diferentes coberturas o que tratan de

seguir un determinado patrón de siembra. El resultado

final y la aplicación de la detección pueden ser el des-

brozado mecánico selectivo o la aplicación selectiva

de diferentes productos como herbicidas. Todo ello

permite reducir costes de combustibles y de insumos

y el impacto ambiental que éstos provocan.

A B

35

2 Ahorro y eficiencia energética derivados

del control electrónico en tractor

2.1 Ahorro de combustible en el tractor usando técnicas de agricultura de precisión

2.1.1 Las emisiones contaminantes de los

motores de los tractores

Las emisiones nocivas de los motores dependen de

las condiciones de funcionamiento del motor. Si el

proceso de combustión fuera perfecto, los gases de

escape estarían constituidos por dióxido de carbo-

no (CO2), vapor de agua y nitrógeno gaseoso (N2),

aunque generalmente esto no ocurre, produciéndo-

se una variedad de gases de escape: monóxido de

carbono (CO), hollín (carbono puro), hidrocarburos

(combustible sin quemar, HnCm), aldehídos (RCHO),

óxidos de nitrógeno (NOx), sin contar con el dióxido y

el trióxido de azufre (SO2 y SO3) y el sulfuro de hidró-

geno (H2S) en los casos en los que los combustibles

contengan trazas de azufre. El hollín (carbono puro)

que emite el motor tiene forma de humo visible cuan-

do se emite en cuantías superiores a 120-130 mg/m3

y se convierte en humo negro para valores superiores

a 600 mg/m3.

Los motores diésel operan en condiciones de exceso

de oxígeno, y de ahí la producción de óxidos de nitró-

geno (NOx), aunque según la uniformidad de la inyec-

ción pueden producirse simultáneamente patrones

de combustión incompleta que dan lugar al mencio-

nado monóxido de carbono (CO). La cantidad de NOx

puede reducirse realizando la inyección del combus-

tible más tarde, aunque esto incremente el consumo

de combustible por imposibilidad de quemarlo com-

pletamente. Por este motivo la posibilidad de re-cir-

cular parcialmente los gases de escape, tal y como

ocurre en algunos motores, favorece la eliminación

del monóxido de carbono limitando las proporciones

de óxido de nitrógeno (NOx) emitidas al ambiente.

El consumo de combustible y las emisiones de un mo-

tor dependen fundamentalmente del régimen y del par

de motor. Es obvio que los vehículos agrícolas operan

bajo una gran variedad de condiciones, y la adecuada

selección de la relación de transmisión y el régimen


del motor dependen de la experiencia del operario.

Se ha comprobado que en numerosas ocasiones los

vehículos agrícolas trabajan con marchas más cortas

de lo necesario, provocando un régimen elevado en

el motor.

Los ensayos de campo para el estudio de las emisio-

nes de los motores de vehículos agrícolas son caros

y exigentes en tiempo y dinero, y puede decirse que

es casi imposible medir y controlar todas las varia-

bles que influyen en dichas emisiones, por lo que la

simulación aparece como una alternativa factible,

ya muy desarrollada en la industria automovilística,

pero menos en los estudios de los vehículos y labo-

res agrícolas.

Uno de los trabajos de referencia en el mundo del

tractor ha sido realizado por Lindgren y Hansson

(2002), que proponen una metodología de simula-

ción para estudiar los efectos de las estrategias de

control del motor y de las transmisiones en las emi-

siones de los tractores agrícolas. La metodología de

simulación contempla labores de transporte y labo-

reo, calculando las emisiones instantáneas para dife-

rentes escenarios de carga y régimen del motor res-

pecto a velocidad del vehículo, aceleración, …

Un resultado general de esta investigación fue la

constatación de que las estrategias de conducción

y las características de las transmisiones pueden

afectar de forma considerable a las emisiones, sin

afectar al tiempo o consumo de combustible de la

operación.

Se observó que una disminución del 20% a nivel de

la reducción final en las ruedas motrices produce una

disminución de la cantidad de hidrocarburos y CO

emitidos, aunque incrementa la cantidad de óxidos

de nitrógeno producidos durante las operaciones de

transporte (Tabla 4).

Tabla 4. Diferencias en el consumo de combustible y en las emisiones de gases según los diferentes escenarios de simulación con respecto al escenario de referencia para transporte (tabla superior) y para una labor de gradeo (tabla inferior). (Fuente: Lindgren y Hansson, 2002)

Transporte

Modificación

Diferencia con respecto a la situación de referencia (%)

Consumo combustible CO NOx HC

Disminución del 20% de la reducción final

-2 -10 12 -19

CVT 1400 rpm -14 -22 13 -37

CVT 1600 rpm -6 -15 16 -26

CVT 1800 rpm -2 -10 13 -16

CVT 2000 rpm 0 3 6 -7

Laboreo

Modificación

Diferencia con respecto a la situación de referencia (%)

Consumo combustible CO NOx HC

Disminución del 20% de la reducción final

0 -1 0 -1

CVT 1400 rpm -10 -14 3 -22

CVT 1600 rpm -3 -2 3 -7

CVT 1800 rpm 1 4 -4 2

Por otra parte, en ese artículo se evalúa el uso de una

transmisión continuamente variable (CVT) que mostró

una gran influencia en los niveles de emisiones. Esta

transmisión puede ajustarse para obtener la combina-

ción más favorable de régimen y par para cada tipo de

carga, mostrando, de acuerdo con la simulación, una

disminución en el consumo de combustible y en las

emisiones de CO e hidrocarburos, mientras las emi-

siones de NOx (muy relacionadas con el par del motor

y la temperatura de combustión) aumentaron con el

descenso del régimen del motor, tanto en el transporte

como en el laboreo. Se observa, por tanto, que la es-

trategia ha de ser una cuestión de prioridades, porque

según estos resultados no es posible reducir los nive-

les de NOx y simultáneamente los niveles de HC y CO.

Ahorro y eficiencia energética derivados del control electrónico en tractor 37

Según los resultados de las simulaciones, los valores

de régimen de motor que Lindgren y Hansson propo-

nen en 2002 como recomendables para reducir los ni-

veles de emisión, se sitúan en torno a 1.400 rpm. Cabe

destacar que algunos de los tractores actualmente co-

mercializados, tales como el Fendt 211, recientemente

evaluado en un ensayo de campo por las autoras de

este artículo, tienden a ceñirse a este valor recomen-

dado. Esto demuestra que las conclusiones que se

obtienen en estos trabajos de investigación llegan a

derivar en recomendaciones prácticas de uso de gran

utilidad para los fabricantes de tractores.

2.1.2 Adquisición de datos y análisis de los

parámetros de funcionamiento de los motores

El trabajo que se resume en este apartado (Juostas y

Janulevicius, 2009), ha evaluado 12 tractores con po-

tencias entre 135 y 250 CV, todos ellos con un régimen

nominal de 2.300 rpm y un número de horas de uti-

lización de motor acumuladas entre 451 y 4.927 (ver

Tabla 5), empleando para ello el procedimiento de ac-

ceso a las bases de datos de las ECUs.

En la Figura 19 se muestran las curvas características

del motor de uno de los modelos estudiados (nótese

que se trata de un motor EURO II y no de los actua-

les EURO IV, aunque la metodología expuesta es alta-

mente valiosa). En dichas curvas se alcanza la poten-

cia máxima del motor a 1.800 rpm, correspondiendo

la potencia nominal a un régimen de motor de 2.300

rpm. Los niveles más bajos de consumo específico se

alcanzan entre 1.450 y 1.750 rpm.

Uno de los aspectos destacables de este estudio es la

evaluación del nivel de carga al que trabajan los trac-

tores en continuo durante su vida de trabajo, en aque-

llos modelos que disponen de controlador electrónico

del motor (EMR, Electronic Engine Control) que ofrece

información relativa al régimen del motor, al par, al nú-

mero de horas de trabajo, etc. Las unidades electróni-

cas de control del motor (ECUs) se han convertido en

una parte estándar de la moderna tecnología de auto-

moción que puede aportar información vital en el aná-

lisis de las condiciones de trabajo reales en campo.

En este artículo publicado en 2009, se utiliza el co-

nector de diagnóstico y un software de comunicación

específicos del fabricante para acceder a las distintas

ECUs de los tractores, siendo el número de paráme-

tros accesible un aspecto dependiente de las caracte-

rísticas de cada ECU según modelos.

Figura 19. Curvas de motor certificadas

150

kw

120

105

90

75

60

45

30

15

0

750

Nm

600

525

450

375

300

225

150

75

050

l/h

30

20

10

0

400

g/kWh

320

280

240

200

Régimen del motor (rev/min)

M

M

P

P

8001.0

001.2

001.4

001.6

001.8

002.0

002.2

00

2.600

1/m

inTabla 5. Características y número de horas de uso evaluadas en el trabajo de investigación de Juostas y Janulevicius publicado en 2009

Tractor nº Potencia y régimen nominales

Horas acumuladas de uso del motor

1 135/2.300 2.758

2 150/2.300 2.270

3 150/2.300 2.021

4 160/2.300 2.315

5 160/2.300 2.363

6 200/2.300 3.997

7 198/2.300 451

8 230/2.300 4.913

9 230/2.300 4.927

10 231/2.300 3.237

11 250/2.300 1.653

12 250/2.300 1.495


Una vez descargados los datos, el procedimiento de

análisis propuesto por Juostas y Janulevicius (2009)

consiste en clasificar el porcentaje de horas de utili-

zación en función del régimen del motor (<1.000 rpm,

1.000-2.000 rpm, >2.000 rpm) y del porcentaje de par

máximo requerido por la labor (<30%, 30-50%, >50%),

de manera que se obtienen en total 9 combinaciones

(3 x 3) que pueden expresarse tanto en número total

de horas como en porcentaje de horas acumuladas,

siendo la suma de las 9 posibilidades el 100% para

cada tractor.

La Figura 20 muestra el porcentaje de horas de traba-

jo correspondientes a cada una de las 9 situaciones

anteriormente mencionadas para los 12 tractores

evaluados. Teniendo en cuenta que las condiciones

económicas de uso del motor se corresponden con

un par superior al 50% del par máximo (Mmax) y regí-

menes de motor medios (1.000-2.000 rpm), el trabajo

concluye que en términos generales apenas el 20%

del tiempo de uso de los tractores se sitúa en estas

condiciones económica y ambientalmente aceptables.

Los porcentajes de utilización de los tractores en las

zonas aceptables (más de 50% del Mmax y regímenes

de entre 1.000-2.000 rpm o superiores a 2.000 rpm) se

sitúa entre el 37 y el 52%, lo que en todo caso indica

que más de la mitad del tiempo de uso de todos los

tractores evaluados se produce en condiciones poco

razonables.

El transporte entre parcelas de trabajo, que es una

tarea imprescindible, puede suponer en torno a un

10 o 15% del tiempo total de trabajo del tractor en

condiciones de 0-30% Mmax y regímenes de motor in-

feriores a 1.000 rpm; es decir, condiciones energética

y ambientalmente ineficientes. Sin embargo, en este

estudio se ha obtenido en todos los tractores eva-

luados más de un 30% de tiempo total de trabajo en

estas condiciones y no ha sido posible, mediante en-

cuestas dirigidas a los usuarios, explicar las causas

de este hecho. Todo ello indica que existe un amplio

margen de mejora, no ya en los motores en sí, sino en

las condiciones habituales de uso de los mismos, que

pueden ser tan determinantes como pequeñas varia-

ciones en el óptimo de consumo específico a nivel de

diseño en fábrica.

Los datos anteriores pueden resumirse en un gráfico

que exprese la dispersión existente entre tractores para

las 9 categorías de trabajo definidas por los autores

(Figura 21). Esta representación subraya las diferencias

existentes en el uso de los tractores a nivel individual y

hace, si cabe, más valiosa la información recogida.

Figura 20. Resultados publicados por Juostas y Janulevicius en 2009, relativos a un total de 32.400 horas de trabajo acumuladas de 12 tractores. Para cada tractor el 100% de tiempo de uso se divide en 9 categorías correspondientes al producto de 3 rangos de régimen de motor (<1.000 rpm, 1.000-2.000 rpm, >2.000 rpm) combinadas con tres rangos de demanda de par (<30% Mmax, 30-50% Mmax, >50% Mmax)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

�1000 1000-2000 �2000

40

30

20

10

0

Prop

orci

ón d

e ho

ras

de tr

abaj

o, (

%)

Régimen del motor (revoluciones/min)

Número de tractor analizado

Media

0-30% de par máximo (Mmax)


15

10

5

0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12

�1000 1000-2000 �2000

Media

Prop

orci

ón d

e ho

ras

de tr

abaj

o, (

%)



30-50% de par máximo (Mmax)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Media

�1000 1000-2000 �2000

Prop

orci

ón d

e ho

ras

de tr

abaj

o, (

%)

40

50

30

20

10

0



Más del 50% par máximo (Mmax)

Figura 21. Resumen de la variabilidad obtenida para los 12 tractores correspondiente a las 9 condiciones de trabajo consideradas: 3 rangos de régimen de motor (<1.000 rpm, 1.000-2.000 rpm, >2.000 rpm) combinadas con tres rangos de demanda de par (<30% Mmax, 30-50% Mmax, >50% Mmax). (Fuente: Juostas y Janulevicius, 2009)

�1000 1000-2000

0-30% M max

�2000 �1000 1000-2000

30-50% M max

�2000 �1000 1000-2000

�50% M max

�2000

Prop

orci

ón d

e ho

ras

de tr

abaj

o, (

%)

0

10

20

30

40

50


2.1.3 Mapeo del consumo de combustible

Por otra parte, los espectaculares avances que se

han producido en los últimos años en los campos de

la electrónica y las tecnologías de la información han

simplificado la adquisición de datos relativos a los pa-

rámetros de funcionamiento de los tractores en el des-

empeño de sus labores en campo. El sector muestra

un interés creciente en la integración de esta informa-

ción con los sistemas de posicionamiento global dife-

rencial (DGPS). Así, Yahya y colaboradores (2009), pro-

ponen un sistema integral capaz de medir, mostrar y

almacenar, en tiempo real, entre otros parámetros, las

velocidades real y teórica de avance, el deslizamiento

de las ruedas, la fuerza de tiro, el par en la toma de

fuerza, fuerzas en el enganche a los tres puntos y el

consumo de combustible (Figura 22). Adicionalmente

el sistema es capaz de identificar, mostrar en tiempo

real y almacenar las coordenadas de localización (°N,E

o UTM) del conjunto tractor-implemento en el campo

relacionándola con el conjunto de medidas antes men-

cionadas. Los mapas de variabilidad espacial de estas

variables se obtienen fácilmente con un procesado

posterior de los datos con cualquier programa comer-

cial de GIS (Figura 23 y Figura 24).

Este procedimiento supone una evolución notable en

la forma de pensar, ya que hasta el momento sólo se

consideraban los aspectos de la parcela (compacta-

ción, humedad, fertilidad, productividad superficial, …)

como aspectos susceptibles de ser evaluados espacial

(a nivel subparcelario) y temporalmente (a lo largo de

las distintas campañas). El hecho de incorporar infor-

mación relativa a los tractores/máquinas e implemen-

tos puede ser vital para establecer las consecuencias

sostenidas de este tipo de labor, y por tanto para ela-

borar estrategias medioambientalmente sostenibles:

reducir la erosión y el consumo energético.

Figura 22. Esquema de los sensores distribuidos en el tractor para la medida de los diferentes parámetros de funcionamiento durante la realización de una labor de arada con discos, y del sistema DGPS. (Fuente: Yahya y colaboradores, 2009)

Receptor de radio

Estación base de radio

Terminal portátil para visualizar datos Antena DGPS

Receptor DGPS

Caudalímetro para gasoil

Antena de radio

Fuente de alimentación externa 12 v

Receptor DGPS

Módulo de grabación de datos

Sensor de profundidadde laboreo

Sensor de esfuerzo en la barra de tiro

Sensor de par en la toma de fuerza

Sensor de par en la rueda Sensor de velocidad teóricaSensor de inclinación

Sensor de velocidad realSensor de altura de los 3 puntos

Antena DGPS

Satélites GPS

Ahorro y efi ciencia energética derivados del control electrónico en tractor 41

Figura 23. Mapa de variabilidad espacial del consumo de co mbustible (l/h) en una labor de alzada con arado de discos. (Fuente: Yahya y colaboradores, 2009)

412990 413000 413010 413020 413030 413040 413050 413060 413070 413080

412990 413000 413010 413020 413030 413040 413050 413060 413070 4130803298

0032

9810

3298

2032

9830

3298

4032

9850

3298

6032

9870

329800329810

329820329830

329840329850

329860329870

N

S

O E

Consumo de combustible (l/h)5,55 - 6,976,97 - 8,398,39 - 9,89,8 - 11,2211,22 - 12,64Sin datos

30030 60 Metros

Figura 24. Mapa de variabilidad espacial de la profundidad de trabajo (cm) en una labor de alzada con arado de discos. (Fuente: Yahya y colaboradores, 2009)

412990 413000 413010 413020 413030 413040 413050 413060 413070 413080

412990 413000 413010 413020 413030 413040 413050 413060 413070 4130803298

0032

9810

3298

2032

9830

3298

4032

9850

3298

6032

9870

329800329810

329820329830

329840329850

329860329870

N

S

O E

Consumo de combustible (l/h)14,73 - 19,419,4 - 24,0724,07 - 28,7428,74 - 33,4133,41 - 38,08Sin datos

30030 60 Metros


El análisis de los mapas de actividad del tractor puede

establecer conclusiones inmediatas. A modo de ejem-

plo, observando los mapas de consumo de combusti-

ble y profundidad de trabajo (Figuras 23 y 24) pueden

encontrarse ciertas correspondencias espaciales: el

aumento en la profundidad de unos 17 cm (color más

claro en el mapa) a unos 35 cm (colores más oscuros

en el mapa) supone un incremento al doble en el con-

sumo de combustible (de 6 a 12 l/h aproximadamente).

Las posibilidades de la supervisión continua y georrefe-

renciada de los parámetros de funcionamiento del mo-

tor y del tractor constituyen una potente herramienta

para profundizar, ratificar o matizar estudios previos,

como el de Serrano y colaboradores (2007) en el que se

demuestra que el consumo de combustible en las ope-

raciones de laboreo se minimiza con regímenes del mo-

tor comprendidos entre el 70 y el 80% del régimen no-

minal y usando relaciones de marchas largas. Por otra

parte facilitará la realización de estudios particulariza-

dos para cada explotación evitando en lo posible gene-

ralizar recomendaciones de uso indiscriminadamente.

2.1.4 A modo de conclusión

A título de conclusión nos gustaría indicar que exis-

te un amplio margen de mejora en la reducción de

consumo energético combinando los sistemas auto-

matizados de gestión del motor y las transmisiones

con procedimientos de análisis real en campo a nivel

subparcelario (mapas de calidad de la labor y consu-

mo). Es previsible en un futuro a muy corto plazo, que

una amplia mayoría de los tractores se adhieran a es-

tas estrategias con potencialidad para mejorar enor-

memente el consumo de combustible en comparación

con las situaciones de conducción manual.

2.2 Control de rodada (controlled traffic farming) empleando técnicas de agricultura de precisión

La eficiencia en el contexto de la maquinaria agrícola

generalmente se asocia a mayores capacidades de tra-

bajo, conseguidas a base de aumentar el peso y la po-

tencia de los equipos. Así, el trasiego con trayectorias

aleatorias de pesadas máquinas es una práctica muy

común en las explotaciones actuales, produciendo la

temible compactación del suelo, que reduce su conduc-

tividad hidráulica, porosidad y aireación y aumenta su

densidad aparente. Buena parte de los trabajos de la-

boreo profundo que se realizan son necesarios debido

a la compactación causada por el tráfico de maquinaria

pesada. Por otro lado, el aumento de la capacidad de

los tractores condujo a aumentar la intensidad del labo-

reo, acentuando los problemas de erosión y degrada-

ción textural del suelo. Tratando de paliar estos proble-

mas se han ido introduciendo sistemas que reducen la

intensidad del laboreo y gestionan el control de rodada.

2.2.1 Concepto de control de rodada

La idea de control de rodada (controlled traffic far-

ming, CTF) nació, probablemente, en los años cin-

cuenta, como medio para minimizar el efecto de la

compactación del suelo por la rodada de los vehícu-

los agrícolas (Taylor, 1994). Sin embargo, no es hasta

los años ochenta cuando comienza a estudiarse este

concepto más profundamente (Taylor, 1986, Chamen

et al. 1988, etc.). Así, se define el control de rodada

como un sistema de producción de cultivo en el que la

zona cultivada y las líneas de rodada de la maquina-

ria están clara y permanentemente separadas (Taylor,

1994). El sistema establece que no existe laboreo en

las líneas de rodada y que son exclusivamente utiliza-

das para los recorridos de las ruedas año tras año y en

las diferentes operaciones de cultivo (Figura 25). Se

tienen así dos áreas de manejo, las líneas de rodada

y las zonas de cultivo, que pueden ser gestionadas

para optimizar respectivamente la “traficabilidad” y

el rendimiento del cultivo. La pretensión es que los

cultivos se beneficien de un suelo no compactado y

los vehículos agrícolas de una superficie altamente

compactada.

En sus inicios, el control de rodada se encontró con

reticencias y no fueron pocos los escépticos que no

creyeron en él; sin embargo, la adopción de esta téc-

nica en los últimos años ha sido notablemente rápi-

da, sobre todo en países como Australia, en los que

se ha visto que los sistemas tradicionales de tráfico


de vehículos agrícolas provoca la degradación de los

suelos de cultivo, mientras que el control de rodada se

demuestra medioambientalmente eficiente (Tullberg

et al., 2004).

Hay que indicar que otra técnica que suele aparecer

asociada al control de rodada es el no laboreo, que

en condiciones normales reduce el número de opera-

ciones aunque no evita que la maquinaria tenga que

seguir pasando por las zonas de cultivo en los momen-

tos de siembra y cosecha, con la siguiente compacta-

ción del suelo.

Figura 25. En fincas con control de rodada, las líneas de cultivo y las de recorrido de la maquinaria están claramente separadas. (Fuente: www.controlledtrafficfarming.com)

2.2.2 Beneficios del control de rodada

Experimentos de campo han demostrado el amplio

porcentaje de superficie cubierto por alguna rodada

a lo largo de todo un ciclo de cultivo, desde la pre-

paración del suelo hasta la recolección. En sistemas

de laboreo convencional hasta el 96% del total del

área de cultivo está cubierta por alguna rodada. En

los sistemas de laboreo de conservación el área cu-

bierta por las ruedas se reduce al 65%. Y en caso de

combinar estas técnicas de laboreo y de control de

rodada, el área cubierta pasa a ser de entre el 15 al

30% (Masek et al.2009, Tullberg et al, 2004). Si se

considera además, que en un suelo labrado la pri-

mera de cuatro pasadas es la más crítica, dado que

provoca el 75% del cambio de densidad aparente y

hundimiento medido, se percibe mejor la intensidad

del problema de reducir las rodadas. Es de interés

añadir que se estima que la mitad de la potencia de-

sarrollada por los tractores en los sistemas de labo-

reo convencional se desperdicia en la compactación

del suelo.

2.2.2.1 En el suelo

En los vehículos agrícolas se considera que la energía

perdida en ineficiencia de tracción o resistencia a la

rodadura se sitúa entre los 3 y los 6 kJ/m2 (expresado

por unidad de área de rodada). La energía es disipada

en la deformación del suelo: la componente vertical

representando la resistencia de rodadura, y la compo-

nente horizontal el resbalamiento. Numerosos autores

han demostrado que el paso de vehículos agrícolas

aumenta la resistencia del suelo y la potencia a la ba-

rra requerida para las diferentes tareas de cultivo. Así,

ensayos de campo muestran que las fuerzas de tiro

requeridas en los cuerpos de siembra que se sitúan

detrás de las ruedas del tractor y de la máquina son

entre 1,6 y 2,2 veces superiores a las del resto de los

cuerpos (Tullberg, 2000).

El efecto más obvio de esta disipación de energía en

los suelos es la huella de la rueda; sin embargo, la

energía es fundamentalmente absorbida en la defor-

mación de las partes más blandas del perfil, lo que

puede ocurrir en las capas superficiales, pero también

en las capas más profundas y de mayor contenido en

humedad. Estas últimas no están afectadas por el la-

boreo poco profundo ni por la siembra/trasplante/

plantación, lo que origina un grave problema, porque

la rectificación mecánica de esta compactación pro-

funda es muy costosa.

En trabajos llevados a cabo en un suelo tipo vertisol

degradado tras varias campañas de laboreo tradicio-

nal, se ha comprobado tras tres años de implementa-

ción de un sistema de control de rodada y no laboreo

el aumento de su capacidad de reserva de agua (de 30

a 45 mm considerando los primeros 30 cm del perfil).

Sin embargo, una única pasada de tráfico rodado bas-

tó para devolver la zona de cultivo a niveles similares a

los de la línea de rodada (McHugh et al., 2003).

La infiltración y la escorrentía son parámetros que tam-

bién se ven afectados en las experiencias de control de


rodada, así en parcelas de tráfico aleatorio la escorren-

tía media anual alcanza un 44% más que en las parce-

las con control de rodada, siendo más beneficioso el

efecto de control de rodada que el no laboreo frente al

laboreo convencional.

2.2.2.2 En el ahorro energético y los costes de producción

A lo largo de las diferentes fases por las que han pasa-

do los sistemas de control de rodada, se ha ido com-

probando que entre sus principales beneficios se en-

cuentran la reducción de los costes de producción y de

maquinaria, debidos a un menor requerimiento de la-

boreo (en profundidad y en número de pases), mejora

en la eficiencia de tracción y reducción de emisiones.

En el caso de Chamen et al. (1988), sus primeros re-

sultados llevaron a la conclusión de que con el control

de rodada se podía llegar a reducir hasta en un 70% el

requerimiento de energía. Tullberg y Murray (1987) ba-

saron su investigación en la evaluación de los efectos

del control de rodada en las pérdidas de energía del

tractor y los requerimientos de laboreo, concluyendo

que el control de rodada reduce los costes de carbu-

rante en al menos un 40% además de permitir un ren-

dimiento y capacidad del tractor similar, pero utilizan-

do un 30% menos de potencia. De igual manera Bright

y Murray (1990) también llegaron a la conclusión de

que el control de rodada disminuye significativamente

los requerimientos de carburante del tractor además

de mantener el rendimiento de los cultivos.

Algunos datos procedentes de agricultores del norte

de Australia indican que la introducción del control

de rodada ha supuesto la reducción del 10 al 20%

del tiempo de operación en los cultivos extensivos.

El trabajo de los vehículos sobre las rodadas permi-

te aumentar la velocidad de trabajo y su estabilidad.

Por otro lado, el tiempo disponible para realizar las

labores puede aumentar; tras un período de lluvias

es posible entrar al campo antes si los vehículos tran-

sitan sobre las líneas de rodada, por lo que se incre-

menta el tiempo disponible.

2.2.3 La implementación del control de rodadas:

desde los “gantry vehicles” hasta los RTK

La tecnología disponible para la implementación prác-

tica del control de rodada ha evolucionado mucho

desde las primeras iniciativas en los años 50 del siglo

pasado. Inicialmente se empleaban vehículos especia-

les con forma de puente o marquesina dotados de rue-

das en los extremos (gantry vehicles) similares a los

pívot móviles de riego. En los últimos años, Australia

es la región donde ha crecido con más fuerza la im-

plantación de los sistemas de control de rodada (más

de 2 Mha); sin embargo, en otros países, como Holan-

da, el interés por esta técnica se ha incrementado con

la introducción de las tecnologías de los sistemas de

guiado, basados en sistemas de posicionamiento glo-

bal con cinemática en tiempo real (RTK) (Vermeulen y

Mosquera, 2009) y las actuales redes RTK, públicas o

privadas.

La adopción de un sistema de control de rodada re-

quiere el estudio detallado de las condiciones de la ex-

plotación y del parque de maquinaria disponible. Exis-

ten ejemplos de casos en los que este parque se ha

adecuado para satisfacer los requerimientos del siste-

ma. En otros, el parque de maquinaria se dimensiona

y elige en función de las necesidades del control de

rodada. En la Figura 26 se muestra esquemáticamente

un ejemplo de adopción de un sistema de control de

rodada coincidiendo con el momento de reemplazo de

equipos en una explotación de trigo y soja (www.con-

trolledtrafficfarming.com). La clave del sistema es que

todos los tractores y aperos que tengan que entrar en

la finca discurran por las mismas huellas (o casi), y que

sus anchuras útiles sean iguales o múltiplos de ellas.


Figura 26. Esquema de las huellas y anchos de vías de las máquinas de una explotación con sistema de control de rodada. (Fuente: www.controlledtrafficfarming.com)

Cosechadora

Sinfín de descarga Sembradora 8 m

Pulverizador 24 m

2 m2,8 m

Remolque

Rodadas sembradas

Rodadas permanentes

Área transitada: antes 125%, después 25%

2.2.4 A modo de conclusión

Así pues, si se hace un resumen del concepto de con-

trol de rodada se llega a las siguientes conclusiones

(Masek et al., 2009; Tullberg et al., 2007): los estudios

del control de rodada comienzan con el principal ob-

jetivo de evitar la compactación de los suelos de cul-

tivo debida a la introducción de maquinaria pesada.

Al comparar los suelos en los que ha habido un labo-

reo tradicional con los que se ha aplicado el control

de rodada se observa (al cabo de varios años) que en

estos últimos se mejora la estructura del suelo, debi-

do principalmente a una mayor infiltración del agua y

a una menor erosión del terreno (mayor retención de

materia orgánica). De igual manera, estudios posterio-

res han demostrado que no sólo se mejora la compac-

tación del suelo sino que además el control de rodada

tiene otros beneficios como la reducción en los cos-

tes de carburante, de producción o de maquinaria, así

como la reducción de los tiempos de trabajo.

47

3.1 Fundamentos de guiado

Un sistema de guiado de un tractor o máquina agríco-

la, bien sea de asistencia al guiado o de guiado autó-

nomo, es un sistema complejo que podemos conside-

rar se descompone en los bloques de la Figura 27.

Figura 27. Módulos principales que componen un sistema de asistencia al guiado y un sistema de guiado autónomo

Sistema de posicionamiento

Panel de información

Sistema de asistencia al guiado

Sistema de posicionamiento

Sistema de guiado autónomo

Panel de información y actuador

El bloque principal sobre el que trabaja un sistema de

guiado es el sistema de posicionamiento, que propor-

ciona la posición del tractor dentro de la parcela para

permitir el guiado a través de la trayectoria deseada.

Un sistema de posicionamiento puede ser absoluto,

relativo, o una combinación de ambos. Cuando la refe-

rencia de posición es con respecto al globo terráqueo,

se dice que el sistema de posicionamiento es global.

Esto sucede con receptores GPS que posicionan con

coordenadas geográficas, con brújulas electrónicas

que informan del rumbo, balanceo y cabeceo con res-

pecto al norte magnético, o con balizas activas cuya

posición sobre el terreno es conocida. Cuando la po-

sición es con respecto a posiciones anteriores, el sis-

tema de posicionamiento se dice que es relativo. Los

odómetros que miden el giro de las ruedas, los siste-

mas inerciales que ofrecen información sobre los giros

o aceleraciones que experimenta el tractor, el potenció-

metro u otro sensor de ángulo que informa del ángulo

de la dirección, o la información que puede resultar del

procesado de las imágenes que captura una cámara

de vídeo son elementos que se engloban dentro de los

sistemas de posicionamiento relativo. Habitualmente,

los sistemas de posicionamiento relativos se combinan


de los sistemas de ayuda al guiado de

tractores y maquinaria agrícola


con sistemas de posicionamiento absolutos para con-

seguir un sistema más preciso y robusto. Esta combi-

nación o fusión de sistemas se puede realizar median-

te la teoría de los Filtros Kalman.

En la Figura 28 se ofrecen diferentes posibilidades para

el posicionamiento de un equipo agrícola, mostrándo-

se en ella tres casos concretos. Muchos sistemas de

guiado actuales emplean únicamente un receptor GPS

para el posicionamiento y se corresponden al primer

caso. Las cosechadoras que detectan franjas de zona

cosechada y sin cosechar corresponden al segundo

caso. Los equipos de guiado preciso incorporan siste-

mas inerciales además del receptor GPS, correspon-

diendo a la tercera posibilidad de la Figura 28.

Figura 28. Tres diferentes posibilidades con las que se implementa el posicionamiento en los sistemas de guiado de maquinaria actuales

Receptor GPS

Sistema de posicionamiento absoluto

Sistema visión

Sistema de posicionamiento relativo Fusión de sistemas

Filtro KalmanGPS

Inercial

Tal y como se muestra en la Figura 27, la diferencia

entre un sistema de asistencia al guiado y uno de

autoguiado no parece grande. Radica únicamente en

que en el autoguiado el sistema controla mecánica o

hidráulicamente la dirección, y en la asistencia sim-

plemente se indica al usuario mediante leds o infor-

mación en una pantalla la dirección a la que tiene que

girar el volante para llegar a la dirección deseada. Es

decir, en el sistema de asistencia al guiado no hay ac-

tuadores que gobiernan la dirección del tractor. Si bien

puede parecer una diferencia simple, la precisión en el

posicionamiento para el autoguiado debe ser mayor

que en la asistencia al guiado para evitar inestabilida-

des en el guiado. Cuando se trata de posicionamiento

GPS, son necesarias correcciones DGPS o RTK para au-

mentar la precisión, y muchos sistemas además inclu-

yen sistemas inerciales o brújulas electrónicas.

Los equipos de asistencia al guiado destacan por su

bajo coste comparados con los de guiado autónomo,

y también por su facilidad de implementación en cual-

quier tractor. Los primeros equipos de asistencia al

guiado para tractores que aparecieron en el mercado

disponían de una barra de luces formada por diodos

led con la que informaban al tractorista de la dirección

y magnitud con la que debían girar el volante para se-

guir por la trayectoria deseada. Estos sistemas se fijan

en el cristal delantero del tractor, se les alimenta con

una toma de corriente de 12 voltios, y disponen de una

antena receptora GPS que se fija en la parte superior

de la cabina del tractor. De entre estos equipos des-

tacan AGROSAT, fabricado por la empresa española

GMV Sistemas, Centerline distribuido por la empresa

Teejet, y Light Bar de la empresa fabricante de tracto-

res John Deere. La pantalla de estos tres equipos se

presenta en la Figura 29.

Figura 29. Izquierda: Sistema AGROSAT. Centro: Sistema Center-Line. Derecha: Sistema Light Bar de John Deere

En la actualidad, la mayoría de los equipos de asisten-

cia al guiado disponibles en el mercado disponen de

una pantalla a color en la que el agricultor puede ver

representado en el terreno la zona tratada y la zona sin

tratar, relativa a la posición del tractor. Con respecto a

los equipos que disponen de barra de luces, éstos últi-

mos ofrecen grandes ventajas en parcelas irregulares,

a la hora de comenzar cualquier pasada, y a la hora de

retomar un trabajo de días anteriores. Cualquiera de

estos equipos permite medir con precisión áreas y ve-

locidad de avance. Algunos de ellos también permiten

abrir y cerrar de forma automática las electroválvulas

Ahorro y eficiencia energética derivados de los sistemas de ayuda al guiado de tractores y maquinaria agrícola 49

del equipo de herbicida durante la aplicación de fitosa-

nitarios dotado de control por tramos. En la Figura 30 se

presentan las pantallas de tres de estos equipos, en la

que destaca el sistema AGROGUÍA por ser de muy bajo

costo y trabajar sobre un ordenador de mano Pocket PC.

Para aplicaciones agrícolas de siembra, recolección o

preparación del terreno la precisión conseguida con un

sistema de asistencia al guiado no suele ser suficiente,

siendo necesario un equipo de guiado autónomo. Los

equipos de guiado autónomo disponen de pantallas

de información al usuario similares o incluso idénticas

a las de los equipos de asistencia al guiado. Pero ade-

más disponen de una opción en la que el usuario puede

pasar de conducción manual a conducción autónoma.

Cuando el equipo de guiado autónomo está diseñado y

montado por el fabricante del tractor, el actuador sobre

la dirección está integrado dentro del sistema hidros-

tático de la dirección del tractor. Cuando se trata de un

añadido posterior al tractor, en alguna ocasión también

se actúa sobre la dirección del tractor modificando el

circuito hidráulico y actuando sobre él, pero actualmen-

te se suele optar por algo mucho más simple de insta-

lar, que es actuar sobre el volante del tractor con un mo-

tor eléctrico y una conexión mecánica. De esta manera,

algunos equipos como Trimble, disponen de un motor

eléctrico que transmite el movimiento directamente so-

bre el volante por medio de un eje con banda de goma

que gira (Figura 31 izquierda). La empresa John Deere

tiene entre otras opciones de guiado el sistema Auto

Track Universal, donde para actuar sobre la dirección se

sustituye físicamente el volante que tiene el tractor, por

otro que incorpora un motor eléctrico. La empresa TOP-

CON dispone de un dispositivo muy similar a este de

John Deere, al que denomina AES-25 Electric Steering

(Figura 31 derecha).

Figura 30. Izquierda: Sistema AGROGUÍA. Centro: Display GreenStar 2600 de John Deere. Derecha: Sistema de guiado Topcon PCS-100

Figura 31. Izquierda: Sistema de autoguiado Ez Steer de Trimble. Derecha: Volante eléctrico AES-25 Electric Steering de la firma TOPCON

El sistema de posicionamiento global GPS es sin duda

el método de posicionamiento más empleado en el

guiado de vehículos agrícolas. No obstante, también

se emplea posicionamiento local para el guiado por

medio de sistemas de detección de zonas tratadas me-

diante láser en máquinas cosechadoras (Figura 32).

Las compañías Claas y New Holland ofrecen sistemas

de este tipo desde hace años, pero actualmente el sis-

tema de guiado que más se emplea en este tipo de

máquinas es también el guiado basado en GPS. Este

tiene 2 ventajas sobre el guiado mediante sensor lá-

ser; la primera es que permite realizar pasadas entre-

lazadas y volver más cómodamente en la cabecera.

La segunda es que el receptor GPS se emplea para

realizar mapas de rendimiento en las cosechadoras,

y empleándolo para el guiado se le dan dos usos. En

cuanto a precisión, dependiendo del tipo de receptor y

correcciones, puede tener más precisión en el guiado

de cosechadoras un sistema basado en GPS que un

sistema basado en sensor láser.

Figura 32. Izquierda: Fotografía del sensor Laser Pilot de Claas. Derecha: Imagen representativa de los datos capturados por el sistema Smart Steer de New Holland


3.2 Análisis de ahorro y eficiencia energética derivados de los sistemas de ayuda al guiado

Disponer de un sistema de ayuda al guiado permite

ciertos tipos de ahorro y beneficios a los agricultores.

Todos ellos, de una forma u otra, conducen al ahorro

y a la mejora de la eficiencia energética. Estos ahorros

pueden estar relacionados con:

• La reducción del consumo de combustible.

• La reducción de insumos.

• La reducción del tiempo de operación.

• La mejora en la calidad de la labor.

• La posibilidad de realizar la labor en el momento

idóneo.

A continuación se incluye un estudio en el que se ex-

ponen las razones de estos ahorros, y se particulari-

zan para una explotación de 20 parcelas, cada una de

ellas de 50 ha y dimensiones de 250 metros de ancho

por 2.000 metros de largo. Se supone un único cultivo

anual de trigo con producción media de referencia de

5.000 kg/ha. Se toma como valor del precio de venta

de cereal 0,15 €/kg. El precio del combustible del trac-

tor se fija en 1 €/l.

Se toma como referencia de los ahorros un sistema

de guiado autónomo con precisión centimétrica, en el

que son despreciables los solapes o desviaciones de

la trayectoria deseada.

3.2.1 Ahorro por la reducción del consumo de

combustible

Un sistema de guiado autónomo permite un ahorro

de combustible en ciertas labores agrícolas, ya que

permite que el tractor realice menos pasadas en cada

parcela. Este ahorro de combustible deriva de una dis-

minución de los solapes y de un aumento en el ancho

de trabajo.

La cuantificación de este ahorro depende de las labo-

res a realizar en el terreno y de los aperos empleados:

• En una labor de arada, en la que el tractor guía sus

ruedas por el surco anterior, no se produce ningún

ahorro.

• En una labor de siembra o cosecha se consideran

reducciones típicas de solape del 5%.

• En una labor de abonado el tractorista no precisa ver

las rodadas de la pasada anterior, y podrá aumen-

tar (o, incluso, hasta duplicar) el ancho de trabajo,

siempre que lo admita la uniformidad exigida en la

distribución, o con una nueva máquina, ya que las

abonadoras son máquinas en las que un ancho de

trabajo mayor no requiere mayor potencia o máqui-

nas más complejas. Si un agricultor pasa de abonar

con anchos de trabajo de 12 metros a abonar con

anchos de 24 metros gracias al guiado GPS, estará

reduciendo el número de pasadas en un 50%.

El combustible consumido por el tractor para despla-

zarse hasta la parcela es independiente de que se em-

pleen o no estas técnicas de guiado. Lo que varía es el

combustible que se consume en la parcela. Para rea-

lizar una tabla comparativa se va a suponer el ahorro

en una parcela rectangular de 50 hectáreas que tiene

2000 metros de largo por 250 metros de ancho. De-

pendiendo del ancho de trabajo se realizarán más o

menos pasadas, según se muestra en la Figura 33. El

recorrido real del tractor por la parcela difiere ligera-

mente del presentado en esta figura, pues se suelen

dar pasadas en las cabeceras denominadas “de deso-

rille”, pero la aproximación mostrada en la Figura 33

es válida.

Figura 33. Recorrido que realiza el tractor por la parcela cuando se tiene un ancho de trabajo pequeño (arriba) o grande (abajo).


Se considerará el gasto de combustible para un trac-

tor medio de 180 caballos de potencia y aperos con

anchuras adecuados a esta potencia. Se considerarán

las diferentes labores para un cultivo de trigo en la-

boreo convencional en el que se realiza una labor de

arado, una de rastra, una de abonado de sementera,

una de siembra, una de abonado de cobertera, una

aplicación de herbicida y un pase con cosechadora.

Con estas premisas se genera la Tabla 7, en la que se

muestran los resultados correspondientes al consumo

y ahorro de gasóleo dentro de la parcela.

Pero el tractor también consume gasóleo en despla-

zarse a la parcela, que se debe contabilizar dentro del

consumo total de combustible si se quiere estimar el

porcentaje total de ahorro de combustible. Para algu-

nas labores como pase de rastra, el tractor sólo nece-

sita desplazarse una vez desde el garaje o almacén a

la parcela. Para otras como siembra o abonado serán

necesarios más de un desplazamiento para recargar.

Consideramos que a lo largo del cultivo el tractor nece-

sita desplazarse 15 veces hasta la parcela desde el lu-

gar donde se guarda el tractor. Consideramos también

que la distancia entre la parcela y el garaje o almacén

donde se guarda el tractor es de 5 km. Con estas pre-

misas se pueden generar los datos de la Tabla 6.

Tabla 6. Datos relativos al consumo de combustible en los desplazamientos del tractor hasta la parcela

Número de desplazamientos hasta la parcela a lo largo del cultivo

15

Distancia desde la parcela al almacén (km) 5

Distancia total recorrida (km) 150

Velocidad media (km/h) 15

Consumo medio del tractor en desplazamiento (l/h)

20

Consumo total (l) 200

Tabla 7. Comparativa del trabajo realizado para el laboreo tradicional de una parcela de trigo de 50 hectáreas, con y sin sistema de guiado GPS

Arado Rastra Abonado sementera Siembra Abonado

cobertera Herbicida Cosecha Total labores

Ancho de trabajo del apero (m) 2 6entre 12 y 24 metros

6entre 12 y 24 metros

18 6

Solape típico del ancho de trabajo (%) 0 5 0 5 0 6 10

Ancho de trabajo efectivo sin guiado (m) 2 5,7 12 5,7 12 16,92 5,4

Ancho de trabajo efectivo con guiado (m) 2 6 24 6 24 18 6

Número de pasadas sin guiado 125 44 21 44 21 15 47 317

Número de pasadas con guiado 125 42 11 42 11 14 42 287

Longitud recorrida sin guiado (km) 250 88 42 88 42 30 92 632

Longitud recorrida con guiado (km) 250 84 22 84 22 28 84 494

Velocidad media (km/h) 8 12 11 12 11 6 4

Tiempo de trabajo sin guiado (h) 31,25 7,33 3,81 7,33 3,81 5 23 81,5

Tiempo de trabajo con guiado (h) 31,25 7 2 7 2 4,66 21 74,9

Ahorro de tiempo (h) 0 0,33 1,80 0,33 1,81 0,33 2 6,54

Consumo medio (l/h) 28 25 25 25 25 22 24

Consumo total sin guiado (l) 875 183,25 95,25 183,25 95,25 110 552 2.094

Consumo total con guiado (l) 875 175 50 175 50 102,52 504 1771

Ahorro de combustible (l) 0 8,25 45,25 8,25 45,25 7,48 48 323

Ahorro para un coste de 1 euro/litro (€) 0 8,25 45,25 8,25 45,25 7,48 48 323


Para finalizar, suponemos que el agricultor cultiva 1.000

ha y que están repartidas en 20 parcelas como la consi-

derada anteriormente. Tendríamos finalmente la Tabla 8.

Tabla 8. Datos del ahorro en combustible conseguidos dentro de una explotación gracias al empleo de un sistema de guiado autónomo

Parcela 50 ha

Explotación de 1.000 ha

Consumo de combustible en desplazamientos (l)

200 4.000

Consumo dentro de la parcela sin guiado (l)

2.094 41.880

Consumo dentro de la parcela con guiado (l)

1.771 35.420

Consumo total de combustible sin guiado (l)

2.294 45.880

Consumo total del combustible con guiado (l)

1.971 39.420

Ahorro de combustible relativo al guiado (l)

323 6.460

Ahorro de combustible relativo al guiado (%)

7,1% 7,1%

Ahorro para un coste de 1 euro/litro (€)

323 6.460

3.2.2 Ahorro de insumos

Un guiado preciso ahorra insumos. Es este apartado

vamos a estimar estos ahorros.

Por una parte vamos a suponer que con un guiado ma-

nual el tractor siembra produciendo un pequeño sola-

pe para así asegurarse de no dejar ninguna pequeña

franja sin sembrar. Suponemos que la zona solapada

tiene doble dosis de simiente.

Por otra parte, en el abonado, un pequeño solape úni-

camente implica una mayor dosis de fertilizante repar-

tida no en una franja, sino en una zona amplia. Y una

separación un poco mayor implica una dosis más pe-

queña pero también repartida en una amplia zona. En

cualquiera de los dos casos, todo el fertilizante en la

parcela se aprovechará adecuadamente, y se conside-

ra que no hay ahorro de insumos en el abonado.

Para finalizar, en la aplicación de herbicidas ocurre lo

mismo que en la siembra, y es que el agricultor de me-

dia solapa una pequeña franja para no dejar franjas sin

tratar. El coste del producto fitosanitario en un cultivo

de trigo es muy variable de unos herbicidas a otros, ya

que el producto puede costar entre 6 y 50 euros por

hectárea, dependiendo de que se trate de herbicidas

para hierbas de hoja ancha o específicos para gramí-

neas. En este estudio supondremos un coste medio de

producto herbicida de 30 €/ha. También se considera

un coste de simiente de 0,25 €/kg y que se siembra con

dosis de 200 kg/ha. Se obtienen los datos de la Tabla 9,

en la que en la última fila se presentan los ahorros de in-

sumos que se pueden conseguir con un guiado preciso.

Tabla 9. Datos del ahorro en insumos conseguidos dentro de una explotación gracias al empleo de un sistema de guiado autónomo

Parcela 50 ha

Explotación de 1000 ha

Ancho de trabajo solapado en siembra (%)

5 5

Ancho de trabajo solapado en herbicida (%)

6 6

Número de pasadas sin guiado en siembra

44 880

Número de pasadas sin guiado en aplicación de herbicida

15 300

Longitud recorrida sin guiado en siembra (km)

88 1.760

Longitud recorrida sin guiado en aplicación de herbicida (km)

30 600

Área solapada sin guiado en siembra (ha)

2,6 52

Área solapada sin guiado en aplicación de herbicida (km)

3,2 64

Cantidad de simiente malgastada (kg) 528 10.560

Cuantía malgastada en simiente para un coste de 0,25 €/kg (€)

132 2.640

Cuantía malgastado en fitosanitarios para un coste de aplicación de 30 €/ha (€)

97 1940

Cuantía malgastada en insumos (siembra más herbicidas) (€)

229 4.580


3.2.3 Ahorro en tiempo de operación

Un guiado autónomo ahorra tiempo, tal y como se ha

visto en la Tabla 1 y ello incide en los siguiuientes con-

ceptos de ahorro económico:

• El del operario que trabaja en el tractor.

• El de la máquina que tiene una vida útil determinada.

• El de las piezas de la máquina que se gastan y hay

que reponer.

• El asociado a averías de la maquinaria.

Se valoran en este estudio estos gastos suponiendo

que son los que cobra un agricultor o empresa de

trabajos a terceros por realizar esa labor, pero des-

contando el coste de combustible por estar ya éste

contabilizado en un apartado anterior. Lo hacemos

con la parcela de 50 hectáreas de dimensiones ya

mencionados, y partiendo de los datos de la Tabla 7,

se obtienen los datos de la Tabla 10. Extrapolando

estos datos a una explotación de 1.000 hectáreas se

obtienen los datos de la Tabla 11.

Tabla 10. Datos del ahorro en una parcela de 50 hectáreas asociado al ahorro de tiempo que conlleva el empleo de un sistema de guiado autónomo

Arado Rastra Abonado sementera Siembra Abonado

cobertera Herbicida Cosecha Total labores

Ahorro de tiempo (h) 0 0,33 1,80 0,33 1,80 0,33 2 7

Consumo medio (l/h) 28 25 25 25 25 22 24

Coste medio de la labor por hora por una empresa de trabajos a terceros (€)

72 64 55 75 60 60 100

Coste de la labor por hora sin considerar el combustible (€)

44 39 30 50 35 38 76

Ahorro asociado al tiempo (€) 0 12,87 54 16,50 63 12,54 152 310

Tabla 11. Datos del ahorro en una explotación asociados al ahorro de tiempo que conlleva el empleo de un sistema de guiado autónomo

Parcela 50 ha Explotación de 1.000 ha

Ahorro asociado al ahorro de tiempo (€)

310 6.200

3.2.4 Ahorros asociados a una mejora de la

calidad de la labor

Un sistema de ayuda al guiado posibilita beneficios no

considerados en apartados anteriores. De entre ellos,

se tienen en cuenta en este estudio los asociados a la

siembra y a la aplicación de herbicidas.

Cuando se siembra o aplican herbicidas solapando

una pequeña franja, no sólo se desperdician insu-

mos, sino que es perjudicial para el cultivo una do-

sis doble de simiente o de herbicida. Consideramos

un beneficio del sistema de asistencia al guiado el

hecho de que no se perjudiquen los cultivos por este

solape. Con datos de tablas anteriores y estimacio-

nes de beneficio por superficie proporcionadas por

un agricultor experimentado, se genera la Tabla 12.

Se ha considerado una producción de 5.000 kg/ha,

un precio del trigo de 0,15 €/kg y una disminución

de producción por solape en siembra del 10%. La

disminución de producción por solape en herbicida

depende del tipo de herbicida a emplear. En algu-

nos puede llegar incluso al 50%, mientras que en

otros apenas tiene efecto una dosis doble de her-

bicida sobre el cultivo del trigo. Para este estudio

consideramos un 30%. Extrapolando estos datos a

una explotación de 1.000 hectáreas se obtienen los

datos de la Tabla 13.


Tabla 12. Datos relativos a los beneficios asociados a un mejor laboreo para una parcela de 50 ha

Siembra Herbicida Total

Ancho de trabajo solapado de media (%)

5 6

Área solapada sin guiado (ha) 2,6 3,2

Pérdidas por solape en la producción (%)

10 30

Pérdidas por solape en la producción en la zona de solapes (kg)

1.300 4.800 6.100

Pérdidas por solape en la producción en la zona de solapes suponiendo precio de venta de 0,15 €/kg (€)

195 720 915

Tabla 13. Datos del ahorro asociado a un mejor laboreo


Ahorro asociado un mejor laboreo (€)

915 18.300

3.2.5 Ahorro asociado a la posibilidad de

realizar la labor en el momento idóneo

El coste de oportunidad designa el valor de la mejor

opción no realizada.

El ahorro asociado al laboreo en el momento idóneo,

aunque es el último en orden de presentación, segura-

mente es el que haga decidirse a un número mayor de

agricultores a la adopción de tecnologías de guiado.

En la agricultura es muy importante la realización de

las labores en el momento adecuado. Realizar las ta-

reas fuera de tiempo reduce el rendimiento económico

que obtiene el agricultor.

Para ver este hecho, supongamos un caso de ejem-

plo en el que dos agricultores cargan a última hora de

la tarde de un día sendas abonadoras con 10.000 kg

de fertilizante, para abonar 20 ha. Puede ocurrir que

el primer agricultor, gracias a disponer de un siste-

ma de guiado, aplique el fertilizante por la noche

ante una previsión inminente de lluvia, y el segundo

agricultor, que no lo posee, tenga que dejarlo para

el día siguiente. Si al día siguiente comienza a llover

y no cesa en una semana, el segundo agricultor ten-

drá que demorar la aplicación con las consiguientes

pérdidas en la producción. Ambos tienen los mismos

gastos, pero el agricultor que no aplicó el fertilizante

en el momento idóneo tuvo una disminución de pro-

ducción del 20%, que sobre 20 hectáreas, a una pro-

ducción de 5.000 kg/ha, y con un coste de cereal de

0,15 €/kg, suponen una diferencia en los beneficios

de 5.000 x 20 x 0,2 x 0,15 = 3.000 € en esas 20 ha.

Un sistema de guiado permite trabajar por la noche y

ahorrar tiempo, con lo que facilitará a los agricultores

la realización de sus labores en el momento adecuado.

El ahorro asociado al laboreo en el momento idóneo

es un valor muy variable, dependerá de cada explota-

ción e incluso en una misma explotación dependerá

del año. En este estudio lo estimamos como el 2% de

la producción total en kg, y obtenemos los resultados

de la Tabla 14.

Tabla 14. Datos relativos a los beneficios asociados al laboreo en el momento idóneo


Producción total suponiendo producción media de 5.000 kg/ha (kg)

250.000 5.000.000

Producción total suponiendo un precio de venta de 0,15 €/kg (€)

37.500 750.000

Ahorro asociado al laboreo en el momento idóneo (€)

750 15.000


3.2.6 Valoración total de los ahorros asociados

a un guiado preciso para la situación propuesta

y conclusiones

Con los datos de los apartados anteriores podemos

confeccionar la Tabla 15, en la que se presentan cada

uno y el total de los ahorros en una campaña de trigo

para la situación propuesta en el estudio.

Tabla 15. Valoración total de los ahorros asociados a un guiado preciso a lo largo de la campaña

Parcela 50 ha

Explotación de 1.000 ha

Ahorro de combustible (€)

323 6.460

Ahorro de insumos (€) 229 4.580

Ahorro de tiempo (€) 310 6.200

Ahorros asociados a un mejor laboreo (€)

915 18.300

Ahorros asociados al laboreo en el momen-to idóneo (€)

750 15.000

Total de los ahorros asociados a un guiado preciso (€)

2.527 50.540

El coste de la instalación de un equipo de guiado au-

tónomo oscila entre los 6.000 y 3.000 € dependiendo

del modelo y de su precisión. Se pueden encontrar

equipos de asistencia al guiado a partir de 1.000 €.

Teniendo en cuenta estos costes y los ahorros antes

calculados, un equipo de guiado autónomo no sólo

se amortiza en una campaña sino que ofrece en esa

campaña beneficios cuando la explotación es grande.

Si la explotación es mediana tardará en amortizarse

varias campañas. Cuando la explotación es pequeña,

se puede optar por adquirir un sistema de asistencia

al guiado para labores de abonado y aplicación de

herbicidas, que si bien no conllevará todos los ahorros

aquí calculados, con toda seguridad se amortizará en

poco tiempo.

57

Cuando se habla de siembra usando técnicas de agri-

cultura de precisión, es frecuente pensar en primer

lugar en tecnologías de dosificación variable. En tal

caso el ahorro de insumos vendrá, lógicamente, por

la vía de una reducción en la cantidad de semillas em-

pleada, al ajustar la densidad superficial del cultivo

(plantas/ha) a los valores óptimos en cada zona de la

parcela, o a otros inputs (agua, fertilizante, etc.). Las

consideraciones a realizar en caso de usar dosificación

variable de semilla son muy similares a las indicadas

para abono o fitosanitarios en otras partes de este do-

cumento. De hecho, los mecanismos de dosificación

electrónica son muy similares a los de, por ejemplo,

una abonadora neumática. Sin embargo, hay otra apli-

cación de las tecnologías de AP que incide mucho más

directamente en el ahorro energético.

4.1 La siembra directa con agricultura de precisión

La siembra directa es la operación de implantación de

cultivo en la que las prácticas de agricultura de pre-

cisión pueden mejorar significativamente la eficiencia

energética y los resultados de nascencia, comparado

con su aplicación a una siembra convencional. En los

sistemas de siembra directa (Figura 34) la variabilidad

en la resistencia del terreno y en los residuos del cul-

tivo anterior amplifican las dificultades en el estableci-

miento de la semilla y la nascencia, con consecuencias

a veces dramáticas en la productividad superficial.

Figura 34. Equipo de siembra directa trabajando


de nuevas tecnologías de siembra


La clave radica en emplear sistemas de control pasivo

y/o activo de la profundidad que permitan ajustar la

fuerza normal de la reja o los discos contra el suelo du-

rante la siembra, consiguiendo por una parte limitar el

esfuerzo de tiro (limitando el consumo), y aumentando

la velocidad de operación (capacidad de trabajo, ha/h).

Por otra parte los sistemas de control activo permiten

mejorar la uniformidad en la profundidad de siembra

adaptándose al perfil de terreno y solventando las di-

ferencias en residuo vegetal a lo largo de la parcela.

La Figura 35 resume la relación existente entre la po-

tencia del motor, la relación de transmisión de la caja

de cambios, y la profundidad de trabajo del implemen-

to. Cuando se emplea control activo, dado que son

tres los parámetros de control (potencia, relación de

cambio y profundidad) resulta imperativo el empleo

de sistemas de control jerárquico de manera que sea

posible la coordinación de los distintos subsistemas,

que en ocasiones compiten de forma antagónica (me-

nor consumo contra mayor profundidad).

La Figura 36 representa tres ejes para la evaluación de

la operación de siembra: el requerimiento de poten-

cia, la correcta y uniforme consecución de la profun-

didad (calidad de la labor) y la capacidad de trabajo.

En la actualidad (izquierda de la figura) las máquinas

de siembra directa tienden a asegurar la calidad de

la labor dotando al apero de un elevado peso, con lo

que aumenta la potencia requerida. Los sistemas de

control activo (derecha) tenderán a limitar los requeri-

mientos de potencia, ajustando los esfuerzos para al-

canzar de forma uniforme la profundidad, maximizan-

do la capacidad de trabajo en términos de velocidad

de avance, siempre que su velocidad de respuesta sea

suficientemente elevada.

Figura 35. Resumen del efecto del control de tiro en distintos parámetros de funcionamiento del conjunto tractor-sembradora de siembra directa. (Fuente: Adaptado de Scarlett, 2001)

Demanda de Potencia del motor

Reduccióndel control

de tiro

Incrementodel control

de tiroRelación de cambio

Control del equipo

Profundidad Ancho

reduce

reduce

reduce

reduce

aumenta

aumenta

aumenta

aumenta

Figura 36. Los tres ejes de interés en el control de aperos de labranza y por extensión al caso de siembra directa. Izquierda: situación en una siembra directa convencional; derecha: con control activo de profundidad. (Fuente Adaptado de Scarlett, 2001)

Potencia requerida

Potencia requerida

Calidad de la labor

Calidad de la labor

Capacidad de trabajo

Capacidad de trabajo

Ahorro y eficiencia energética derivados de nuevas tecnologías de siembra 59

Figura 37. Monitor X20 en operación de guiado-siembra (Topcon)

Figura 38. Terminal virtual ISOBUS de última generación, que inclu-ye doble pantalla para poder mostrar los controles de dos imple-mentos a la vez (sembradora y tractor, por ejemplo) (Kverneland)

Figura 39. Es frecuente ver implementados sensores de ultrasonidos en sembradoras para controlar la profundidad del cuerpo de siembra. (Fuente: Scarlett, 2001, reproducido de Auerhammer 1989)

01

1

2

2

3

3

4poco profundo

muy profundo

correcto

4

123

4

5

Indicador en cabina

Actuadorhidráulico

Sensor de distanciaultrasónicoVálvula

Abresurco (a) (b)

Muelle depresión del abresurco

Válvula decontrolelectrohidrúlica

Unidad de control electrónico y pantalla

Los primeros sensores propuestos en la literatura para

determinar la profundidad de trabajo instantánea fue-

ron del tipo de ultrasonidos (Figura 39). En la actuali-

dad, es posible además incluir una batería de sensores

tales como bulones de carga, células de carga en los

resortes de control de profundidad, y LVDTs o trans-

ductores inductivos para establecer el desplazamiento

angular o vertical del cuerpo de siembra, algunos de

ellos comercializados en sistemas de control comercia-

les (por ejemplo, Topcon X20, Figura 37). Por otra par-

te, puede resultar del máximo interés emplear células

fotoeléctricas para el conteo y cuantificación del flujo

de semillas. Existen ya en la actualidad sembradoras

monograno con sensores ópticos de este tipo, pero


son “únicamente” empleados por ahora para controlar

los posible fallos del dosificador (alveolos vacíos, Figu-

ra 40). Toda esta información, combinada con los siste-

mas de georreferenciación, permite establecer distin-

tos mapas o capas de información a incluir en un SIG.

Figura 40. Ciertas sembradoras monograno ya incorporan un sen-sor óptico (pieza negra rectangular) para el conteo de semillas du-rante la siembra (Kverneland Accord)

La calidad de la siembra se debe establecer en tér-

minos de la distribución horizontal y vertical de se-

millas, y del porcentaje de nascencia. Existen muy

pocos artículos que analicen de forma sistemática

los efectos de los sistemas de control pasivo y ac-

tivo respecto a estos parámetros. Los artículos más

interesantes a este respecto son de los años 2008 y

2009. El primero, realizado por dos investigadores

de la Universidad de Akdeniz en Turquía, aborda el

efecto del control pasivo con tres procedimientos

distintos de control de profundidad: rueda delantera,

rueda trasera y lateral, y dos procedimientos de aper-

tura de disco: reja y doble disco. De acuerdo con este

estudio, la variabilidad de la profundidad de siembra

se vio especialmente acentuada en el caso de aper-

tura de surco con doble disco. La menor variabilidad

en la profundidad de siembra en los cultivos ensa-

yados (maíz y sandía) se obtuvo en todos los casos

con el sistema de control lateral que asimismo fue el

que más se aproximó en valor medio a la profundidad

de consigna. La Tabla 16, elaborada a partir de los

datos de Karayael y Ozmerzi resume los resultados

en nascencia, así como en variabilidad de la distribu-

ción superficial y en profundidad de la semilla (Figura

41, gráfico de página siguiente). Este estudio indica

además que los sistemas de control de profundidad

con ruedas laterales son los menos sensibles a va-

riaciones en los residuos vegetales del suelo aunque

es necesaria mayor presión vertical para conseguir la

correcta penetración del implemento.

Figura 41. Esquema de los tres sistemas de control activo estudiados (rueda trasera, lateral y frontal) y resultados de la precisión conseguida (desviación lateral y en profundidad, respecto al centro de la línea). (Fuente: Karayel y Ozmerzi, 2008. Universidad de Akediz, Turquía)

(b)

(c)

(a) -30

-30

-40

-50

-20

-20

Distancia hasta el centro del surco

10

0

-10

-10

20 30

Prof

undi

dad

de s

iem

bra

Sb Sa

Profundidad de siembra media

Rueda trasera

Tolva de semilla

Sistema de medida

Abresurco

Rueda lateral

Rueda frontal


(b)

(c)

(a) -30

-30

-40

-50

-20

-20

Distancia hasta el centro del surco

10

0

-10

-10

20 30

Prof

undi

dad

de s

iem

bra

Sb Sa

Profundidad de siembra media

Rueda trasera

Tolva de semilla

Sistema de medida

Abresurco

Rueda lateral

Rueda frontal

En 2009 se han publicado dos trabajos relativos al

control de profundidad en sembradoras de siembra di-

recta. El primero (Canacki, Karayel et al., 2009) llevado

a cabo por el mismo equipo de investigación que en

el artículo anterior, compara la calidad del trabajo de

siembra directa en maíz, algodón y soja, para distintas

condiciones de humedad (3,5% contra 18,7%), y de

rastrojo en el suelo (1.320 kg/ha contra 2.230 kg/ha),

y empleando en ambos casos elementos de apertura

del surco de doble disco. En este estudio se menciona

la ventaja comparativa que supone poder efectuar la

siembra directa en condiciones de elevada sequedad

del suelo aunque se reconoce que pueden producirse

situaciones críticas que limiten la nascencia. Algu-

nos de los resultados más relevantes indican que en

condiciones de mayor humedad las semillas tardaron

más en nacer, en gran medida debido a que la pro-

fundidad de siembra se vio incrementada a pesar de

establecer la misma regulación de la sembradora que

para condiciones de suelo seco. Por otra parte la can-

tidad de residuo no afectó significativamente al nivel

de nascencia. Parece claro que cualquier sistema de

agricultura de precisión para la supervisión en tiempo

real de la uniformidad de la siembra constituirá una

herramienta de gran valor que podrá emplearse como

sistema simplemente de diagnóstico con control ma-

nual de la profundidad, o con un sistema de control

activo (ver Figura 39).

Tabla 16. Resultados en nascencia en un ensayo de tres procedimientos de control pasivo de profundidad de siembra. El empleo de sensores en tiempo real puede permitir la realización de estudios sistemáticos sobre la calidad de la siembra directa realizada. (Fuente: Karayel y Ozmerzi, 2008. Universidad de Akediz, Turquía)

Componente del control de profundidad empleado:

Porcentaje de emergencia (%) Coeficiente de variación en profundidad de siembra (%)

Maíz Sandía

Campo 1 Campo 2 Campo 1 Campo 2

Reja Doble disco Reja Doble

disco Reja Doble disco Reja Doble

disco

Rueda trasera86,7 6,0a

84,3 7,8a

90,3 7,5a

89,7 11,8a

74,3b 11,9a

74,4b 13,1a

79,0b 10,3a

78,6b 10,9a

Rueda delantera86,9 5,9a

85,1 7,8a

90,5 7,4a

89,2 11,5a

74,1b 11,3a

75,0b 12,8a

78,8b 9,9a

78,7b 10,4a

Rueda lateral87,3 5,9b

85,4 6,6b

91,0 6,3b

89,0 10,2b

76,7a 9,8b

77,7a 10,9b

86,7a 7,1b

80,1a 8,6b

Nota: la letra que acompaña a los números indica grupos con variaciones estadísticamente grandes.

El control activo de la profundidad en equipos de siem-

bra directa ha sido abordado muy recientemente en un

trabajo de 2009 (Burce, Kataoka et al., 2009). Este es-

tudio presentado en la reunión anual de ASABE ha sido

llevado a cabo por varios investigadores de la Facultad

de Agronomía de Hokkaido. En este estudio se compara

la siembra convencional y la siembra directa emplean-

do un dispositivo hidráulico que permite efectuar un

control activo de la profundidad de siembra (Figura 42).

A la vista de los resultados de este estudio (Tabla 17),


el control activo resulta muy efectivo tanto en siembra

convencional como siembra directa, aunque la mejoría

se duplica en siembra directa respecto a siembra con-

vencional. Por tanto, el uso de sembradoras equipadas

con estos sistemas supone, no sólo un ahorro de com-

bustible, sino además una mejor nascencia.

En la medida en que el número de sensores y de actua-

dores se incrementa, resulta imprescindible emplear

un diseño eficiente de la configuración electrónica. En

este sentido existen en el mercado sistemas de con-

trol adaptados a sembradoras con o sin comunicación

ISOBUS (Figura 38).

Figura 42. Equipo empleado para siembra directa con control activo de profundidad en ensayos de remolacha (Burce, Kataoka et al. 2009)

Sensor de altura delcilindro

Sensor de altura delbastidor

Bastidor del cilindro

Sensor dealtura de la

sembradora

Cilindro hidráulico

Tolva de semillas

Rueda trasera

Semillas Abridor de disco Caja de semillas

Rueda delantera

Unidad de siembra

Bastidor principal

Superficiedel suelo

Tabla 17. Porcentaje de nascencia en distintos ensayos con control activo de profundidad: siembra convencional contra siembra directa y suelo escasamente compactado contra suelo muy compacto. Una nascencia del 102% sólo puede ser atribuida al procedimiento de cómputo basada en el número de plantas esperado para una distancia teórica de siembra. (Fuente: Burce, Kataoka et al. 2009)

Laboreo convencional (suelo normal)

No laboreo (suelo medio)

No laboreo (suelo duro)

Nº de plantas emergidas:Sin control de profundidad

Con control activo

Sin control de profundidad

Con control activo

Sin control de profundidad

Con control activo

Media 87 97 77 99 82 102


4.2 Conclusiones

La siembra es una operación costosa en términos de

insumos, estando su éxito supeditado a un correcto y

uniforme control de la profundidad de siembra y de la

colocación espacial de las semillas.

La siembra directa es una técnica especialmente sen-

sible a la correcta regulación y a las variaciones espa-

ciales en compactación, humedad y residuo vegetal

sobre el terreno.

La agricultura de precisión proporciona técnicas de

diagnóstico de la calidad de siembra en tiempo real en

los sistemas de control pasivo.

La incorporación de sistemas de control activo de pro-

fundidad puede mejorar enormemente la nascencia

del cultivo a la vez que limita la fuerza de tracción re-

querida.

Conviene destacar en este capítulo que, en la medida

que los sistemas de control activo se impongan en la

siembra directa, resultará imprescindible implementar

sistemas de control de fallos de los sensores y de los

actuadores. De no ser así, estas nuevas máquinas do-

tadas de electrónica compleja podrían ser poco fiables

en condiciones de campo.

65

5.1 Introducción

Por lo general, las malas hierbas se presentan de ma-

nera heterogénea en los campos cultivados, distri-

buyéndose en rodales de densidad variable y forma

diferente (Cardina et al., 1997). Este hecho se pone

especialmente de manifiesto en las especies peren-

nes, las cuales forman rodales bien definidos y esta-

bles en el tiempo (Figura 43 a) como consecuencia de

su sistema de reproducción vegetativa, lo que facilita

su manejo localizado. Aunque las especies anuales

pueden presentarse de forma más aleatoria debido a

su capacidad de dispersión por semillas, suelen tam-

bién agregarse en rodales relativamente compactos

(Figura 43 b).

Figura 43. a) Rodales de Sorghum halepense (especie perenne) en cultivo de maíz; b) Rodales de Amsinckia lycopsoides (especie anual) en cultivo de cebada

Como ya se ha indicado en anteriores capítulos, la

agricultura de precisión pretende el ajuste de insu-

mos a las necesidades reales del cultivo. De esta for-

ma, el manejo localizado de malas hierbas permite

reducir substancialmente las cantidades de herbici-

das empleadas para el control de estas infestantes.

El manejo localizado de malas hierbas puede rea-

lizarse según las estrategias siguientes: 1) aplicar

herbicidas tan solo en aquellas zonas en las que las

poblaciones de malas hierbas superan un cierto um-

bral; 2) ajustar la dosis de herbicida a la densidad

de la población presente en cada zona, utilizando

5 Ahorro y eficiencia energética derivados de

nuevas tecnologías de control localizado de malas hierbas

A

B


dosis completa (la recomendada en la etiqueta del

producto) en los rodales y dosis reducida en el resto

del campo; y 3) realizar tratamientos diferenciados

similares a los indicados previamente pero utilizan-

do métodos mecánicos o térmicos.

5.2 Detección de las malas hierbas

Un proceso clave y necesario para manejar de for-

ma localizada las poblaciones de malas hierbas es

conocer su ubicación dentro del campo. Para ello,

se necesita en primer lugar reconocer la especie ve-

getal y en segundo lugar posicionarla en el espacio.

Este reconocimiento o detección de las poblaciones

arvenses en los campos de cultivo se puede hacer

de diversas formas; la más sencilla consiste en de-

tectar las malas hierbas de forma visual, realizando

esta operación desde vehículos agrícolas durante la

ejecución de ciertas operaciones de cultivo, como el

abonado o la recolección. También se puede llevar a

cabo una detección automática desde vehículos te-

rrestres, existiendo dos tipos en función del sistema

empleado en la discriminación de las malas hierbas:

i) sistemas que utilizan la espectroscopia para dis-

tinguir el suelo y la vegetación verde en base a las

diferencias en su reflectividad (Figura 44), válidos

para cultivos entre líneas o áreas no cultivadas (An-

dújar et al., 2009); y ii) sistemas basados en el uso

de imágenes de video, las cuales necesitan ser pro-

cesadas con un ordenador para diferenciar el cultivo

de las malas hierbas (Gerhards et al., 2006), tenien-

do estos sistemas la posibilidad de distinguir gru-

pos de especies vegetales, por ejemplo gramíneas y

dicotiledóneas (Figura 45).

En la actualidad, la mayoría de los estudios sobre

detección de malas hierbas se encaminan hacia los

métodos automáticos, por presentar un futuro más

prometedor en lo que a reducción de costes se refie-

re. Por otro lado, la teledetección desde plataformas

aerotransportadas es una gran esperanza en este

campo, aunque aun ha de resolver algunos incon-

venientes relacionados con la escasa flexibilidad en

el momento de adquisición de imágenes (aéreas y

satelitales), además de la incapacidad de detectar

densidades bajas de malas hierbas debido a su me-

nor resolución (Lamb & Brown, 2001) (Figura 46).

Figura 44. Sistema de mapeo basado en sensores optoelectróni-cos (Andújar et al., 2009)

Figura 45. Cámara biespectral (Gerhards et al., 2006)

Figura 46. Imágenes en el espectro visible e infrarrojo procedentes del satélite QuickBird (Martín et al., 2010)

Ahorro y eficiencia energética derivados de nuevas tecnologías de control localizado de malas hierbas 67

5.3 Aplicación de tratamientos localizados contra las malas hierbas

La detección de las malas hierbas es el primer paso,

pero aún queda un largo camino hasta conseguir su

control. El siguiente paso sería utilizar esta información

para aplicar los tratamientos herbicidas de forma loca-

lizada sobre los rodales detectados, evitando el gasto

innecesario de pulverizar zonas libres de infestación.

En agricultura de precisión, este manejo localizado

puede realizarse desde dos enfoques claramente di-

ferenciados según el “tiempo” transcurrido entre la

detección y la aplicación:

i) Tratamientos en base a mapas de malas hierbas,

que implican un tiempo de procesamiento de los

datos en la oficina; y

ii) Tratamientos en tiempo real, realizando la aplica-

ción en una operación conjunta inmediatamente

después de la detección.

Ambos enfoques presentan ventajas y desventajas,

como veremos a continuación.

5.3.1 Tratamientos basados en mapas

adquiridos con anterioridad

La creación y utilización de mapas de malas hierbas

adquiridos con anterioridad precisa de una operación

separada de la aplicación, en la que se posicionan los

rodales dentro del campo (manual o automáticamen-

te). Este es el enfoque más extendido en la actualidad,

a pesar de los inconvenientes que presenta. En primer

lugar está el incremento del coste debido a la doble

operación (detección/aplicación). Por otro lado, pue-

de ocurrir una falta de acuerdo entre los rodales de-

tectados en un momento determinado y la realidad en

el momento de aplicación, en el caso de que ambas

operaciones estuvieran muy separadas en el tiempo.

Obviamente, este enfoque está muy condicionado por

la estabilidad de los rodales, estando aconsejado es-

pecialmente para aquellas especies con una estabili-

dad espacial relativamente alta. Otros aspectos que

pueden limitar la utilización de los tratamientos loca-

lizados en base a mapas son la resolución espacial y

la superficie mínima de tratamiento que, en caso de

ser demasiado grande, el ahorro de herbicida es tan

bajo que no compensa los gastos de la elaboración de

los mapas. Es decir, la información del mapa previo ha

de ser trasformada en un mapa de aplicación continua

estimado por interpolación y adaptado a las caracte-

rísticas técnicas del equipo de pulverización (Figura

47). En algunos casos, es necesaria la adición de zo-

nas de seguridad o “buffer” alrededor del perímetro

del rodal, cuya intención es compensar los tiempos

de reacción del equipo de tratamiento desde que se

da la orden de aplicar hasta que el herbicida llega a

las boquillas. La desventaja de utilizar buffers es que

finalmente se tratan áreas más amplias y zonas sin in-

festación real (Figura 48), disminuyendo el beneficio

económico y causando mayor impacto ambiental al

utilizar más producto herbicida.

5.3.2 Tratamientos en tiempo real

La aplicación “en tiempo real” consiste en pulverizar

los rodales de malas hierbas inmediatamente tras su

detección. Se prevé una mayor aceptación de estos

sistemas en el futuro y es donde se concentran los

mayores esfuerzos, dado que la generación de mapas

previos supone un gran coste debido al post-procesa-

miento de los datos.

Figura 47. a) Mapa creado por interpolación a partir de los datos de estimación visual de Sorghum halepense desde la cabina de una cosechadora; b) Mapa de aplicación obtenido del anterior mediante la generación de celdas de 6 x 6 m para tratamiento diferenciado

0 plantas /m2

a) 1 - 7 plantas /m2

7 plantas /m2

Sin herbicidab) Rimsulfuron 30 g ha-1

Rimsulfuron 60 g ha-1


Figura 48. Superficie tratada en diferentes campos de maíz resultante de una aplicación diferenciada sobre la infestación detectada (real), y sobre esta misma superficie a la que se añade un buffer de 3 m (+ Buffer 3 m) o un buffer de 5 m (+ Buffer 5 m)

Sup

erfi

cie

trat

ada

(%)

Campos estudiados

100

80

60

40

20

0

A B C D E F

+ Buffer 5m+ Buffer 3m

Real

G H

El esquema más sencillo de un sistema de aplica-

ción en tiempo real consiste en posicionar el equi-

po de detección en la parte delantera del tractor,

utilizando el tiempo trascurrido desde la detección

de las malas hierbas hasta la aplicación de herbici-

da por parte del equipo pulverizador situado en la

zona trasera del tractor, para el procesamiento de la

información recogida por el sensor delantero (Figu-

ra 49). En la actualidad, las aplicaciones en tiempo

real están siendo utilizadas comercialmente en tra-

tamientos de malas hierbas en las vías de tren, o en

zonas urbanas (en las zonas de afloramiento entre

las grietas del pavimento). La detección de estos

sistemas se realiza mediante espectroscopia, con

sensores que en tiempo real distinguen la presencia

de vegetación y no las especies vegetales, lo que

permite un gran ahorro en el procesamiento de la in-

formación. El reto consiste en desarrollar sistemas

de detección con capacidad de discriminar especies

vegetales, lo que aumentaría el abanico de posibi-

lidades en las aplicaciones herbicidas, por ejemplo

diferenciando el cultivo de las malas hierbas, aspec-

to que mejoraría la eficiencia del manejo localizado

de las poblaciones arvenses.

Existe una serie de desventajas en las aplicaciones en

tiempo real que no se presentan en el enfoque basado

en un mapa previo de infestación. La mayor limitación

de estos sistemas es la necesidad de contar con equi-

pos capaces de almacenar gran cantidad de datos y

que dispongan de alta velocidad de procesamiento de

la información tomada por los sensores, para la gene-

ración de una respuesta de tratamiento de forma prác-

ticamente instantánea. Hoy por hoy, estos equipos

presentan un elevado coste económico no asumible

en la situación de la agricultura actual. Por otro lado,

al carecer de información espacial previa, no se pue-

de conocer la cantidad de producto a utilizar, lo que

puede provocar un residuo de materia activa que no

es aprovechada, traduciéndose en una pérdida econó-

mica (excedente de producto a desechar que la maqui-

naria ha tenido que transportar de forma innecesaria

durante el periodo de trabajo, aumentando el consu-

mo de combustible) y en un perjuicio medioambiental

(remanente de producto no utilizado). No obstante, la

aplicación en tiempo real puede crear de forma para-

lela un mapa de las zonas tratadas o infestadas, que

puede ser utilizado en estudios posteriores o como

base para el conocimiento de la posición de las malas

hierbas en futuras aplicaciones de herbicida.

DetecciónProcesamiento

Aplicación

Figura 49. Sistema de tratamiento en tiempo real con sensor de vegetación situado delante del tractor

5.3.3 Equipos de aplicación

En ambos casos, tratamientos en base a mapas o tra-

tamientos en tiempo real, es necesario adaptar la res-

puesta de los sensores de detección a las tecnologías

de pulverización disponibles, es decir, a la capacidad del

equipo para variar su respuesta según la información

proveniente del procesador. De modo general, existen


dos puntos en los pulverizadores que pueden ser objeto

de modificación para obtener la respuesta buscada: i)

secciones de barra; y ii) boquillas de pulverización. Así,

los pulverizadores que disponen de secciones de barra

pequeñas, y alta velocidad de apertura y cierre de di-

chas secciones, tienen la posibilidad de utilizar una gran

resolución de trabajo (tamaño de píxel de menor super-

ficie), con una eficiencia en los tratamientos localizados

muy alta (o sea, con ahorro considerable al evitar tratar

zonas limpias derivadas de un tamaño de píxel excesi-

vo), lo que incrementará los beneficios tanto ambien-

tales como económicos. Por otro lado, la amplia oferta

de boquillas en el mercado proporciona nuevas posibi-

lidades de aplicación específica y variación de dosis. En

especial, para este tipo de tratamientos localizados son

muy interesantes dos tipos de boquillas: i) boquillas de

pulsos; y ii) sistemas Vario-Select. En ambos casos se

puede modificar la dosis aplicada de forma práctica-

mente instantánea, aunque el principio de actuación

en ambos casos es diferente. Las boquillas por pulsos

acoplan una electroválvula de apertura/cierre que varí a

la dosis aplicada en cada zona en base al número de ci-

clos por segundo (Hz). El sistema comercial Vario-Select

consta de un cuerpo con varias boquillas independien-

tes, modificando la dosis según el número de ellas que

se encuentran abiertas en cada momento.

Por tanto, la flexibilidad de los equipos de pulveriza-

ción modernos en cuanto a secciones de barra y bo-

quillas de dosis variable posibilita realizar un mane-

jo localizado de las malas hierbas, logrando el doble

objetivo de mejorar las condiciones económicas de la

agricultura, y de reducir el impacto ambiental en los

agrosistemas, debido a la disminución de los insumos

necesarios en cada aplicación.

5.3.4 Toma de decisiones en la aplicación de

herbicidas

Llegado a este punto, surge la pregunta sobre cuál es

la mejor estrategia de manejo localizado de las malas

hierbas. En realidad, no existe una solución universal,

sino que la mejor estrategia será aquella que en mayor

medida se aproxime a las necesidades de cada campo

en particular. Fundamentalmente, podemos distinguir

dos formas de tratamiento localizado: i) tratar solo los

rodales, dejando sin tratar el resto del campo; y ii) do-

sificación variable en todo el campo. En el caso que

el pulverizador solamente tenga capacidad de “abrir/

cerrar”, la única decisión que podemos practicar es

tratar los rodales. Por el contrario, si tenemos la po-

sibilidad de dosificación variable, debemos decidir si

queremos realizar un tratamiento como el anterior o

bien utilizar dosis diferentes en cada zona.

Si conocemos el umbral económico de las especies

arvenses (densidad de planta capaz de producir una

pérdida de cosecha del mismo valor que el precio

del tratamiento herbicida) podemos ajustar las dosis

a las necesidades reales. Como es difícil conocer di-

cho umbral económico para todos los cultivos y es-

pecies de malas hierbas, la estrategia más sencilla

para los usuarios es adoptar alguna de las dos formas

de manejo localizado presentadas anteriormente:

i) tratar/no tratar, evitando la decisión sobre la dosis a

utilizar (esta es la práctica más común debido a que la

mayoría de los pulverizadores solo tiene capacidad de

apertura y cierre de secciones); se acepta este sistema

como el más rentable económicamente. Y ii) aplicacio-

nes semi-diferenciales, que utilizan dosis bajas y altas

en zonas libres e infestadas, respectivamente. Este

sistema es particularmente rentable en monocultivo,

ya que podría controlar pequeños focos o plantas ais-

ladas que con el sistema anterior no serían tratadas,

evitando problemas futuros (Paice et al., 1998).

5.3.5 Beneficios económicos

La agricultura de precisión obviamente persigue la

rentabilidad del proceso productivo, de manera que el

ahorro en productos herbicidas debe compensar los

costes derivados del mapeo de las malas hierbas, del

tratamiento de esta información mediante sistemas de

información geográfica (SIG), además del desarrollo y

aplicación de los tratamientos localizados. El escena-

rio más interesante se encuentra en las parcelas con

menores niveles de infestación (Luschei et al., 2001;

Barroso et al., 2004), especialmente si los rodales

presentan tamaños y formas adecuadas para un fácil

tratamiento.


Son escasos los estudios que han evaluado los bene-

ficios económicos netos de la aplicación localizada

de herbicidas, por lo que no está claro qué tratamien-

to resulta más rentable, si el manejo diferenciado

“tratar/no tratar” o las aplicaciones que intentan mi-

nimizar el riesgo tratando con dosis bajas las zonas

no infestadas. En cualquier caso, está aceptado que

el manejo localizado permite aumentar ligeramente

los beneficios con respecto a las técnicas tradiciona-

les de manejo de malas hierbas (Tabla 18). No obs-

tante, el establecimiento de estas tecnologías está

condicionado en gran medida por el tamaño de las

parcelas, ya que el coste de adquisición de este equi-

po no es asumible en las explotaciones de pequeño y

mediano tamaño.

Tabla 18. Beneficios estimados (€ ha–1) para seis tipos diferentes de manejo de la mala hierba Sorghum halepense en campos de maíz de la Comunidad de Madrid

Campo

ACampo

BCampo

CMedia

Manejo tradicional (en todo el campo)

No aplicar 929.7 881.0 919.5 910.1

Aplicar dosis completa

923.0 923.0 923.0 923.0

Aplicar media dosis 933.3 914.3 929.0 925.6

Manejo localizado (rodales/zona sin malas hierbas)

Dosis completa/ no aplicar

943.7 915.0 932.5 930.4

Media dosis/ no aplicar

931.7 895.7 920.5 915.9

Dosis completa/ media dosis

922.3 910.3 918.5 917.1

5.3.6 Ahorro de herbicidas

Un aspecto fundamental de la agricultura de precisión

es el ajuste de insumos a las necesidades reales del

cultivo. En este sentido, se han realizado varios es-

tudios cuyos resultados ponen de manifiesto impor-

tantes reducciones de la cantidad de herbicida em-

pleado con respecto a las aplicaciones tradicionales

(Tabla 19). Otros enfoques en el marco de la agricul-

tura de precisión consistirían en aplicar herbicidas en

base a umbrales de riesgo (Gerhards et al., 2002), o

en el ajuste de las dosis y materias activas a las espe-

cies arvenses y densidades presentes (Faechner et al.,

2002). Estos enfoques supondrían un gran ahorro, es-

timándose una disminución en el uso de herbicidas en

torno al 50% en un plazo de 4 a 6 años (Timmermann

et al., 2003).

Tabla 19. Estimación del ahorro de herbicida (%) para tres estrategias simuladas de manejo localizado de la mala hierba Sorghum halepense en campos de maíz de la Comunidad de Madrid

Campo

ACampo

BCampo

CMedia

Rodales/zona sin malas hierbas

Dosis completa/ no aplicar

65 61 73 66

Media dosis/ no aplicar

82 81 86 83

Dosis completa/ media dosis

32 31 36 33

Respecto a la estrategia de dosis variable, existen

autores que defienden que una reducción de la dosis

de muchos herbicidas no afecta significativamente su

eficacia de control, ni a los rendimientos del cultivo

(Zhang et al., 2000), lo que supondría una mejora de la

rentabilidad. No obstante, este enfoque continúa sien-

do polémico, ya que existen autores que mantienen

que la utilización de dosis reducidas podría ocasionar

el desarrollo de resistencias en las malas hierbas a los

herbicidas aplicados.

5.3.7 Nuevas propuestas

La detección de las malas hierbas es crítica para la

implementación de tecnologías que permitan el ma-

nejo de la variabilidad espacial de las poblaciones ar-

venses. Por ello, se están invirtiendo grandes esfuer-

zos en la mejora de los sistemas de visión y unidades

de procesamiento de datos. El reto más importante


es crear equipos capaces de discriminar, bajo todo

tipo de situaciones, cultivo y malas hierbas. Un paso

adicional consiste en identificar especies en diferen-

tes estados de desarrollo, en condiciones de solapa-

miento, con diferentes condiciones de iluminación,

etc. Todo esto, con capacidad de procesamiento en

un tiempo lo suficientemente corto como para permi-

tir la aplicación de herbicidas a la velocidad de traba-

jo habitual.

Además, la creciente demanda en la reducción de her-

bicidas hace que otros enfoques relacionados con las

técnicas de micropulverización cobren fuerza. Estas

técnicas consisten en realizar tratamientos planta a

planta y no a áreas infestadas, lo que requiere equi-

pos pequeños con gran cantidad de boquillas de trata-

miento. La evolución de estos sistemas se dirigirá pro-

bablemente hacia la creación de robots autónomos

que se moverán libremente en el campo, realizando

las tareas de pulverización sin la necesidad de la su-

pervisión humana.

Conviene no olvidar la posibilidad de combatir las ma-

las hierbas de forma mecánica y no química. En este

sentido, se están desarrollando nuevos aperos capaces

de eliminar por procedimientos físicos las malas hier-

bas: por impacto, electrocución, rozamiento (Figura 50)

o abrasión.

Figura 50. Grada canadiense con inclinación variable autónoma basada en la densidad de malas hierbas (Rueda & Gerhards, 2009)

73

6.1 Introducción

La optimización de la producción superficial de un

cultivo depende, en gran medida, de las condiciones

ambientales y de la capacidad del agricultor para iden-

tificar y manejar los factores de producción, entre los

cuales tiene especial importancia el abonado. Todos

los cultivos requieren cantidades variables de hasta

14 elementos minerales diferentes que acumulan pre-

dominantemente a través de sus raíces. El concepto

de fertilidad de un suelo refiere a la disponibilidad de

esos nutrientes para la planta a lo largo de su desarro-

llo. Además de la cantidad y disponibilidad de los nu-

trientes del suelo, la fertilidad también tiene en cuen-

ta la capacidad del sistema para evitar las pérdidas de

los nutrientes.

Tradicionalmente, los agricultores han sabido que

las superficies consideradas como unidades a efec-

tos legales, geográficos, económicos o de gestión y

manejo, pueden presentar una significativa variabi-

lidad en lo que a fertilidad se refiere. En el pasado,

cuando las extensiones de terreno trabajadas por un

agricultor se limitaban a las que podían ser abarca-

das con sus animales, era fácil conocer las particu-

laridades de cada pequeña porción de superficie, lo

que permitía una fertilización diferencial dentro de

la parcela cultivada. La introducción de maquinaria

con mayores capacidades de trabajo permitió que

la superficie trabajada por cada agricultor creciera,

aparcando la idea de tratamientos diferenciales a lo

largo de una misma parcela. Las máquinas se dise-

ñaban buscando una aplicación homogénea en toda

su anchura de trabajo; que el operario modificara

continuamente la regulación de la máquina en una

misma parcela para adaptarse a las necesidades de

cada zona era inviable.

Este modelo ha dado lugar a aplicaciones deficita-

rias en algunas zonas de las fincas, con el conse-

cuente perjuicio en la producción, y a aplicaciones

excesivas en otras, implicando pérdidas económi-

cas y problemas medioambientales. Considerando

el coste que la fertilización supone en los cultivos,

no es de extrañar que la filosofía de aplicar trata-

mientos diferenciados en cada punto de la finca


de nuevas tecnologías de abonado


resurgiera en esta tarea agrícola, y que los primeros

equipamientos comerciales para aplicación variable

de insumos se centraran en las abonadoras.

Es necesario señalar que las prácticas de dosis varia-

ble de abonado son recomendables en situaciones

donde, en la parcela, exista una alta variabilidad de

fertilidad, y los rendimientos varíen en función de ella.

Bajo estas condiciones, idealmente debieran aplicar-

se manejos diferenciales dentro del sitio en términos

de fertilización, disponiendo tantas dosis como áreas

significativamente homogéneas existan en la explota-

ción, en vez del tradicional manejo promedio utilizado

en la actualidad.

La aplicación variable de fertilizantes agrupa un am-

plio rango de posibilidades de organización del tra-

bajo, en todas ellas se incluye algún sistema para el

muestreo intensivo del suelo y la aplicación de siste-

mas que varíen la cantidad de fertilizante aplicada a

cada zona de la parcela. La información del muestreo

intensivo del suelo ha de analizarse para establecer

las recomendaciones de dosis de abonado en las co-

rrespondientes zonas subparcelarias.

Otro elemento de la agricultura de precisión que per-

mite la optimización de la cantidad de productos fer-

tilizantes aplicada es la incorporación de los sistemas

de posicionamiento global (GPS). Estos sistemas faci-

litan el guiado de la máquina y evitan los solapes y las

franjas sin tratar en el terreno, lo que puede suponer

ahorros de fertilizantes de hasta el 5%.

6.2 Adquisición de información relativa al abonado diferencial

La distribución del abono en dosis variable requiere

previamente la adquisición de datos sobre la fertilidad

del suelo y/o el estado del cultivo mediante:

• La detección remota (imágenes de satélites o con

vuelos tripulados).

• Registro sobre el terreno:

– Toma de muestras y análisis químicos para

confeccionar un mapa de fertilidad.

– Sistemas que se basen en sensores en tiem-

po real a bordo de equipos móviles que con-

ducen a respuestas inmediatas, midiendo:

- La fertilidad del suelo, o

- El vigor vegetativo del cultivo.

Mientras que la detección remota está especialmente

indicada para el seguimiento de propiedades espaciales

dinámicas tales como la evolución vegetativa de gran-

des extensiones de cultivo, la caracterización sobre el

terreno se adapta mejor al registro de propiedades es-

pacialmente más estáticas relacionadas con la fertilidad,

empleando para ello una mayor resolución espacial.

La información acumulada en años precedentes so-

bre la variabilidad del contenido en nutrientes en el

suelo y la producción superficial, sirve de base para

el establecimiento de estrategias de abonado diferen-

cial. Esta aplicación variable genera a su vez nuevos

resultados en la producción, que pasan a incrementar

el volumen de información a manejar.

6.2.1 Sensores para la cuantificación de la

fertilidad del suelo

En la última década del siglo XX han proliferado distin-

tos sensores eléctricos y electromagnéticos, ópticos,

mecánicos, electro-químicos, acústicos y neumáticos,

que pueden ser incorporados a vehículos móviles para

la caracterización del suelo. La mayoría de ellos tiene

como característica común sus sensibilidad a más de

un factor agronómico del suelo (ver Tabla 20); los dos

últimos se encuentran aún lejos de una fase comercial

y no serán considerados en este artículo.

De la Tabla 20 se deduce que los sensores eléctricos

y electromagnéticos, junto con los ópticos, son los

más inespecíficos (textura, materia orgánica, con-

tenido en agua, nitratos, capacidad de intercambio

catiónico –CIC), mientras que los mecánicos son muy

específicos de las propiedades estructurales del sue-

lo (densidad aparente y presencia de suela de labor).

Los sensores electro-químicos permiten detectar inde-

pendientemente parámetros como la salinidad, el pH,

Ahorro y eficiencia energética derivados de nuevas tecnologías de abonado 75

y la composición en una variedad de iones (potasio,

nitratos, magnesio). Dos sensores son tanto más com-

plementarios cuanto más distintos son los parámetros

que determinan, y tanto más redundantes cuanto más

coinciden en las características registradas. El reto por

tanto es seleccionar la combinación de tecnologías con

una mayor potencialidad, aspecto que discutiremos al

término de la presentación de los distintos sensores.

6.2.1.1 Sensores eléctricos y electromagnéticos

El parámetro eléctrico a determinar es la conductivi-

dad eléctrica aparente (ECa en inglés, -mSm-1-) que

es un promedio de la circulación eléctrica por tres

vías distintas: 1) la fase líquida del suelo que tiene

nutrientes disueltos, 2) la fase sólido-líquida debida

al intercambio de cationes asociado con arcillas y mi-

nerales, y 3) la fase sólida derivada del contacto físico

entre partículas sólidas; una explicación detalla de la

contribución de cada uno de estos factores a la ECa

puede encontrase en Corwin y Lesch (2005). No debe

confundirse la ECa con la ECe (dSm-1) que refiere la

conductividad eléctrica determinada en el extracto

saturado del suelo.

Existen tres grandes casas comerciales que comer-

cializan equipos para la determinación de las pro-

piedades eléctricas del suelo: VERIS (3100), GEO-

CARTA (ARP), y GEONICS (EM31 y EM38). Las dos

primeras emplean métodos resistivos (ER) sobre la

base de una medida directa (DC) de la conductividad

eléctrica y precisan la introducción en el suelo de

electrodos, tanto de corriente como de voltaje. En

estos equipos, se denomina configuración Werner a

aquella que emplea cuatro electrodos alineados y

equi-espaciados (Figura 51), en la que los electro-

dos externos realizan la función de transmisión de

corriente mientras que los internos efectúan la de-

terminación del potencial. En este caso la profundi-

dad de penetración de la corriente y el volumen de

suelo evaluado aumentan proporcionalmente con

la distancia entre electrodos (a), y en el caso de un

suelo homogéneo el volumen evaluado es aproxi-

madamente p a3.

Figura 51. Disposición de los electrodos en equipos ERDC: 3100 VERIS (arriba) correspondiente a una configuración Werner, y ARP GEOCARTA (abajo). La existencia de electrodos de potencial a distancias distintas permite obtener información a diferentes profundidades

Tabla 20. Sensores disponibles para el análisis dinámico de suelos y atributos evaluados con cada uno de ellos. (Adamchuk y

cols. 2004)

TexturaMateria orgánica

Humedad Salinidad CompactaciónSuela Labor

pH N K CIC

Eléctricos y EM √ √ √ √ √ √ √

Ópticos √ √ √ √ √

Mecánicos √ √

Electro-químicos √ √ √ √

76 Ahorro y Efi ciencia Energética en la Agricultura de Precisión

Figura 52. Equipo EM-38 de Geonics, para realización de mapas de inducció n magnética

Los métodos ERDC son invasivos dado que implican

la introducción de electrodos en el suelo, y ofrecen

determinaciones menos fiables que los procedimien-

tos electromagnéticos en suelos muy secos o pedre-

gosos. La principal ventaja de esta tecnología es que

la profundidad y el volumen de suelo evaluado pue-

den modificarse de forma sencilla sin más que alterar

la distancia entre electrodos. Además, dado que la

medida de ECa es lineal en toda la profundidad eva-

luada, es posible derivar la EC correspondiente a un

determinado rango de profundidad sin más que rea-

lizar pasadas sucesivas con una distancia creciente

entre electrodos.

Los equipos comerciales basados en inducción elec-

tromagnética (EM) emplean corriente alterna que al

circular por una bobina emisora generan un campo

magnético en el suelo, que a su vez genera una co-

rriente eléctrica en una bobina receptora (Figura 52).

La señal es posteriormente amplificada y acondiciona-

da en voltaje, siendo proporcional al volumen de sue-

lo evaluado y a la ECa del mismo. Es posible conseguir

profundidades variables con un equipo EM variando

la posición de la bobina de horizontal (EMh) a vertical

(EMv), siendo mayor cuando la bobina se encuentra en

posición horizontal que vertical (0,75 m y 1,5 m para

GEONICS EM-38v y EM-38h, respectivamente).

Recientemente, GEONICS ha introducido en el merca-

do un equipo dual (EM-38 dual-dipole) que dispone

de una bobina horizontal y otra vertical que van al-

ternando sus medidas cada varios segundos. Según

Corwin y Lesch (2005), la relación de conductivida-

des aparentes obtenidas con EMh y EMv refleja las

propiedades de conductividad hidráulica del suelo,

y permite evaluar la lixiviación de nutrientes. Según

estos mismos autores, la media geométrica en EMh y

EMv está relacionada con las propiedades químicas

de la fracción acuosa del suelo.

La medida de ECa revela la heterogeneidad del suelo

debida a variaciones de textura, salinidad, materia or-

gánica, contenido en agua, y profundidad de la capa

de erosión de arcilla. La ECa está positivamente rela-

cionada con el contenido en arcilla, la densidad apa-

rente del suelo, el pH, la temperatura, y la ECe obteni-

da en extracto 1:1 para muestras de suelo a un máximo

de 30 cm de profundidad. Por el contrario, la ECa está

negativamente relacionada con el contenido en agua,

la materia orgánica y el contenido total de nitrógeno

y carbono. El hecho de que la constante dieléctrica

del agua sea un orden de magnitud superior a la del

suelo, hace que la medida de la ECa sea muy atractiva

para determinar el contenido de agua; algunos auto-

res indican que el 84% de la variabilidad de un suelo

puede ser debida exclusivamente a ello. La Figura 53

muestra un ejemplo de mapeado de la ECa.

Figura 53 Ejemplo de mapa de conductividad eléctrica aparente (ECa) obtenido con un equipo EM38

Mapa EMI, de una cuadrícula de 10 x 24 m

CE medida con IEM (mS/m)0 - 55 - 1010 - 1515 - 2020 - 2525 - 3030 - 3535 - 4040 -4545 -50

100 100 200 300 Metros0


Un aspecto importante en los equipos EM es que tanto

la velocidad de operación, como la altura de la bobina

respecto al suelo, o la temperatura ambiente en rela-

ción con la electrónica del instrumento pueden gene-

rar derivas importantes, por lo que todo ello ha de ser

tenido en cuenta y en su caso corregido.

Un tercer dispositivo capaz de evaluar la ECa del sue-

lo es el TDR (reflectometría en el dominio del tiem-

po). Este procedimiento está basado en el tiempo

que necesita un pulso de voltaje para recorrer una

probeta de suelo hacia abajo y vuelta, evaluando asi-

mismo la atenuación de la señal durante el trayecto.

Tiene la ventaja de que permite determinar indepen-

dientemente el contenido en agua y la ECa, aunque

su determinación en tiempo real montado sobre un

equipo en marcha no está resuelto todavía.

6.2.1.2 Sensores ópticos

Históricamente el color del suelo (reflectancia

en la zona visible del espectro electromagnético,

400-700 nm) ha sido uno de los parámetros más ob-

vios empleados en la caracterización de la heteroge-

neidad del suelo agrícola. Más recientemente se ha

incorporado el infrarrojo cercano (NIR, 700-2400 nm),

banda donde los grupos funcionales C-H, N-H, y O-H

absorben energía, de manera que resulta idónea para

cuantificar distintas formas de carbono, nitrógeno y

agua, respectivamente.

El método más adecuado para la obtención de infor-

mación espectrofotométrica del suelo de forma diná-

mica es la instalación de una ventana de zafiro en la

base de una reja (Figura 54) de manera que el movi-

miento de la herramienta genera un efecto de auto-

limpieza, y la ventana no se ve afectada por polvo en

suspensión en el aire. Este tipo de dispositivos exige

un proceso frecuente de autocalibración respecto a re-

ferencias internas y es capaz de trabajar a un máximo

de 6 km/h (50 ms para obtener un espectro).

Figura 54. Equipo espectrofotométrico comercializado por la em-presa VERIS, trabajando sobre rastrojo. Inferior: detalle de la reja por dentro de la cual viaja la señal óptica

Al igual que los sensores eléctricos y electromagnéti-

cos, los sensores ópticos responden frecuentemente a

una combinación de atributos del suelo: contenido en

agua, materia orgánica, nitrógeno y carbono total. Sin

embargo, la respuesta espectral de distintos rangos

de longitud de onda está afectada a distinto nivel por

dichos atributos, de manera que es posible según los

casos aislar el efecto de cada uno de ellos.

En la aplicación de las propiedades ópticas destaca la

evolución hacia rangos de longitud de onda más am-

plios (empleo de detectores multicanal de silicio junto

con otros, indio-galio arsénico) y técnicas de procesa-

do de datos multidimensionales que combinan pro-

cesos de transferencia de calibración para distintas

zonas, y de identificación de espectros anómalos. La

Tabla 21 resume algunos de los resultados disponibles

desde su inicio en los años 90 del siglo XX.


Tabla 21. Capacidad predictiva de los métodos ópticos espectrofotométricos para la caracterización del suelo. (Fuente: Christy, 2007)

1991 En laboratorio

660 nm

1999 En campo

4 longitudes de onda entre 400 y 2.400 nm

2003 En campo

Todas longitudes onda entre 900-1.700nm

2007 En campo

Todas longitudes onda entre 900-1.700nm

Materia orgánica r2=0,71 r2=0,87 - r2=0,80

pH - r2=0,61 r2=0,72 r2=0,62

ECa - r2=0,64 - r2=0,68

Contenido en agua - r2=0,68 r2=0,82 r2=0,65

Nitrógeno total - - r2=0,86 -

Carbono total - - r2=0,87 r2=0,92

6.2.1.3 Sensores electro-químicos

Los sensores electro-químicos han sido tradicionalmen-

te empleados en laboratorio para determinar la fertili-

dad del suelo, tal es el caso de los consabidos electro-

dos de vidrio para la determinación del pH. La Tabla 22

resume algunos de los electrodos disponibles a nivel

comercial para determinar protones, potasio y nitratos.

La empresa VERIS comercializa un dispositivo para la

medida directa en suelo (DSM), empleando para ello

una matriz de ISEs y un tanque de agua que favorece la

humectación del suelo (Figura 55); la duración de cada

medida se sitúa entre 5 y 15 s.

Desde finales de los 90 del siglo XX, se han incorpo-

rado al mercado electrodos ion-específicos encap-

sulados en PVC, o los más novedosos transistores

de efecto de campo (FET) también ion-selectivos

(ISFETs). Los ISFETs tienen algunas ventajas sobre el

resto, como son: sus reducidas dimensiones, la baja

impedancia de salida, la elevada relación señal ruido

y la rapidez de respuesta (2-5 s). Tan sólo los ISFET

para pH se encuentran ampliamente disponibles a

nivel comercial, aunque se han desarrollado chips

multi-ISFET que se encuentran en evaluación a nivel

de prototipo.

Tabla 22. ISEs evaluados por Adamchuk y cols. en 2005 para su incorporación a un dispositivo de análisis dinámico del suelo. Los electrodos de pH son actualmente empleados por la compañía VERIS en una plataforma móvil para el análisis electro-químico del suelo; b:Nico scientific Inc, c: Erlich Industrial Development (EID) Corp.

Ise Modelo Tipo Precisión (pX) Exactitud (pX)

pH p17b Vidrio 0,12 0,16

pH EID-E-FPH-DOMEc Vidrio 0,12 0,19

pH EID-E-FPH-A001c Vidrio 0,11 0,20

pK detecIONTM 30318Nb PVC 0,13 0,15

pK EID-E-CIX-A0KTc PVC 0,17 0,17

pNO3 detecIONTM 30218Nb PVC 0,19 0,12

pNO3 EID-E-CIX-AONOc PVC 0,22 0,17

Para todos los sensores electro-químicos, la unidad empleada en la determinación de la concentración es el pX; es

decir, el menos logaritmo de la concentración molar del ión X en agua.


Figura 55. Plataforma móvil para el análisis directo de suelo mediante matrices de electrodos ISE

Es importante remarcar que el error de precisión ob-

tenido con los ISEs en laboratorio es siempre muy in-

ferior al registrado en los equipos de medida directa

en campo. Un reciente estudio de 2007, indica que el

error de precisión en pH, pK y pNO3 se multiplica por

2, 15 y 20, respectivamente, cuando comparamos las

medidas directas en campo con las de laboratorio.

6.2.2 Tecnologías para la determinación del

vigor vegetativo en tiempo real durante el

abonado

En la actualidad se comercializan sistemas para la

estimación de las necesidades de nitrógeno en tiem-

po real. Se componen de sensores que miden la luz

reflejada por el cultivo. La reflexión de la luz por el

cultivo, relacionada directamente con la cantidad

de clorofila y la cantidad de biomasa, es traducida

en tiempo real en necesidades de nitrógeno, mo-

dificándose las condiciones de funcionamiento de

la abonadora en función de las lecturas del sensor

(Figura 56 y Figura 72).

Figura 56. Sensor espectrofotométrico de vigor vegetativo coloca-do sobre el tractor para aplicación variable de nitrógeno en tiempo real (N-sensor, Yara)

6.3 Sistemas para la aplicación diferencial de fertilizantes: tecnologías de dosis variable

Una vez establecida la cantidad de dosis a aplicar en

un área subparcelaria es necesario disponer de equi-

pos capaces de modificar en continuo y de forma au-

tomática las condiciones de trabajo. En este apartado

es de interés reseñar el concepto de resolución espa-

cial, que es el resultado de dos factores: la resolución

transversal; esto es, la anchura de trabajo en la cual

se puede variar la dosis, y la resolución longitudinal;

es decir, la mínima longitud en la cual la dosis apli-

cada puede ser modificada. La resolución longitudinal

viene determinada por el tiempo que el dispositivo de

distribución tarda en regular la dosis cuando pasa de

una zona en la que debe aplicar una dosis a otra en la

que la dosis correspondiente es diferente.

En este momento, el mercado ofrece numerosos

equipos capaces de regular en continuo las condi-

ciones de aplicación de fertilizantes. Las casas co-

merciales más importantes cuentan con modelos de

abonadoras centrífugas equipadas con diferentes

sistemas de control (volumétricos, másicos, ...) que

permiten la conexión directa al sistema GPS para la

distribución de abono de acuerdo con un mapa de

fertilización preestablecido. A partir de controlado-

res del tipo caudal proporcional al avance, estos

equipos incorporan elementos eléctricos o hidráuli-

cos que son los encargados de modificar, finalmen-

te, el grado de apertura del orificio dosificador del

fondo de la tolva para ajustarlo a las variaciones de

la velocidad y a las diferencias de dosis reflejadas en

el mapa de aplicación.

Las abonadoras neumáticas se caracterizan por tener

mayor uniformidad de distribución, por lo que están

más adaptadas a la agricultura de precisión. La varia-

ción de la dosis se realiza modificando la velocidad de

los rodillos dosificadores, accionados por la toma de

fuerza o por una rueda accionadora que gira sobre el

suelo. En el caso de abonadoras adaptadas para la apli-

cación variable, el control de la velocidad de giro del ro-

dillo dosificador se regula en función de la velocidad de


avance, la dosis que se quiere distribuir, la calibración

efectuada y la anchura de trabajo. El paso de una dosis

a otra es rápido y uniforme. Con este tipo de abonado-

ras se puede distribuir simultáneamente diversos tipos

de abono mediante tolvas separadas y un sistema de

regulación de caudal en cada una.

De igual forma se han desarrollado equipos para apli-

cación variable de estiércoles y purines. En el caso de

distribución de purines, se varía el caudal aplicado

por las rejas inyectoras. En los equipos esparcidores

de estiércol, la dosis variable se consigue modificando

la velocidad de desplazamiento del fondo móvil del re-

molque distribuidor.

6.4 Consideraciones económicas

La experiencia acumulada en la utilización de abonado

con dosificación variable (DV) en otros países, como

EEUU, no es clara en lo relativo a la rentabilidad de esta

tecnología, y aporta consideraciones más bien pesimis-

tas. Así, Brouder y Lowenberg-DeBoer (2000) destacan

que, tras una década de uso, la reducción en fertilizan-

te no es suficiente para compensar los costes extra del

análisis de suelo y de la máquina con DV. Estas consi-

deraciones se basan en cálculos de costes realizados

a partir de análisis químicos de suelo en laboratorio.

Los modernos sistemas con sensores de suelo tienen

pocos años de vida y todavía no hay datos suficientes

para calcular su rentabilidad. Está claro que permitirán

realizar medidas rápidamente (miden en tiempo real)

y de forma sistemática en cada campaña, pero en este

momento no puede asegurarse su rentabilidad.

Los recientes avances en el desarrollo de sensores

para la caracterización de parámetros físicos del sue-

lo son prometedores, y ya se han materializado en

equipos comerciales. Sin embargo, es destacable

que estos sistemas no eliminan completamente los

costes asociados a un muestreo sistemático y los

análisis de laboratorio derivados. Esto es debido a

que dichos sensores están influidos por muchas va-

riables del suelo, y por tanto precisan calibraciones

de las condiciones específicas, aunque no en todas

las campañas.

En general, el resultado más frecuente obtenido por

los agricultores es que la cantidad de abono emplea-

da se mantiene bastante constante con respecto a la

aplicación uniforme, ya que lo que mejora es su distri-

bución por la parcela.

Si esto es así, se podrían esperar al menos mejoras

en la productividad de los cultivos, ya que cada zona

recibe exactamente lo que necesita con la tecnología

de DV. Sin embargo, la demostración de que un au-

mento productivo se debe a la DV y no a las variacio-

nes previas del suelo, agua, etc. es difícil.

Algunos estudios estiman los costes de emplear ma-

quinaria con tecnología de DV aportada por una em-

presa de servicios entre 2 y 10 €/ha (Akridge, 2000) o

al menos entre 1,5 y 2,5 €/ha de coste adicional a la

aplicación uniforme en el caso de usar una máquina

con DV propia (Brouder, 2000). Sumados a los costes

del muestreo y/o a los sensores de suelo, la adop-

ción de estas tecnologías dependerá del beneficio

adicional conseguido en cada caso.

81

El proceso de la recolección de cultivos es el que ha

estado más asociado a la imagen tradicional de la agri-

cultura de precisión (AP), debido a que en las primeras

fases de desarrollo de las mismas se hizo un mayor

esfuerzo en dotar a la cosechadora de grano de los

sensores necesarios para realizar mapas de producti-

vidad superficial (Figura 3). Por ello, en un contexto de

ahorro energético como el de esta publicación, tiene

sentido pensar si la cosecha es una oportunidad para

el ahorro de insumos o sólo un medio para la toma de

datos que se analizarán posteriormente.

7.1 La batería de sensores

Así, la imagen típica de la AP es la cosechadora inte-

gral de cereales representada en la Figura 4 del primer

apartado de esta publicación, si bien cualquier cose-

chadora integral de cierto cultivo estaría dotada de los

siguientes sistemas:

1 Sensor de producción, situado normalmente en el

final del elevador de producto limpio: sirve para

cuantificar el caudal o flujo (kilogramos por segun-

do) de producto que va cayendo en la tolva. Existen

varios tipos de sensores de “rendimiento”:

a) Sensor de impacto: dotado de una placa me-

tálica, el impacto de los granos contra ella

es detectado por un transductor que aporta

una señal proporcional a la fuerza ejercida.

En el caso de otros cultivos se han emplea-

do placas de impacto para “pesar” patatas o

remolachas al caer en la tolva.

b) Sensor de peine: en realidad es una adapta-

ción del anterior, pues la placa se sustituye

por unos dedos metálicos que se interponen

en el recorrido del grano limpio. Ambos sis-

temas pueden ser empleados también para

forraje picado, situados al final del tubo de-

flector de descarga.

c) Sensor óptico: a los lados del canal de as-

censo del producto recogido se sitúan unos

emisores ópticos y unos detectores opues-

tos; la señal es proporcional al tiempo que

7 La recolección empleando técnicas de

agricultura de precisión


los haces luminosos son interceptados por

el producto. Aunque este sensor se ha utili-

zado para grano, resulta mucho más venta-

joso para el algodón.

d) Sensor radiométrico: similar al anterior, se

basa en emitir una radiación (rayos gamma)

en el elevador de grano, y medir en el lado

opuesto su atenuación debida a la absor-

ción de energía que sufre el producto que

cae a la tolva. Su posible peligrosidad para

la salud humana y animal genera problemas

legales de uso.

e) Células de carga: en cosechadoras donde

el producto se transporte mediante cintas

transportadoras o superficies móviles, es

común situar sensores de pesaje bajo las

mismas, o bajo las tolvas directamente.

También se emplean células de carga en el

interior de sinfines elevadores de productos

diversos en los que no existe una cosecha-

dora instrumentada.

f ) Sensores de deformación y torsión: cuando

el producto genera pequeños desplazamien-

tos o torsiones de las superficies que los

sostienen se pueden emplear sensores de

microdeformación o de torsión, como es el

caso de macroempacadoras que pueden lle-

var estos dispositivos bajo el final del canal

de prensado.

2 Sensor de actividad del cabezal recolector, para

detener la captura de datos al acabar una línea (Fi-

gura 57).

Figura 57. Sensor de actividad (altura) del cabezal situado bajo la cabina, sobre el canal de ascensión de mies

3 Sensor de anchura real de trabajo en el cabezal,

para ajustar el cálculo de productividad superfi-

cial en el caso de que la cosechadora pueda usar

menos que su anchura útil máxima, como en las

de grano o en las segadoras-picadoras.

4 Sensor de humedad, normalmente de tipo capaci-

tivo, para cuantificar el contenido en agua del pro-

ducto cosechado y realizar correcciones de la pro-

ductividad (Figura 58).

5 Antena para geoposicionamiento, ya sea mediante

DGPS (con corrección diferencial) o RTK (corrección

cinemática en tiempo real).

6 Sensor de velocidad real de avance: tradicionalmen-

te se equipaba la cosechadora con un radar bajo en

chasis, si bien hoy en día la precisión del GPS permite

estimar la velocidad sin necesidad de este sensor.

7 Sensor de inclinación: el inclinómetro sirve para

corregir los errores que comenten otros sensores

(GPS, rendimiento, anchura, …) cuando la cosecha-

dora está en pendiente.

8 Sensores de calidad: dependiendo del cultivo me-

dirán un parámetro u otro (color, contenido en pro-

teína, pH contenido en azúcar –Figura 59–, …); en

general están en desarrollo y se basan en medidas

químicas directas o estimaciones mediante otras

tecnologías, como el infrarrojo.

9 Monitor de control y grabación de datos, bien sea con

un sistema no estándar o bien con un terminal virtual

(compatible con ISOBUS, Figura 60), que integre la

señal de todos los sensores y la almacene, para poder

representarla y estudiarla posteriormente.

Figura 58. Sensor de humedad del grano situado en el elevador de grano limpio a la tolva

La recolección empleando técnicas de agricultura de precisión 83

Figura 59. Sobre vendimiadoras es posible instalar sensores de ca-lidad del mosto (°Brix) como los de la figura (Barreiro, 2009)

7.2 Un buen resultado requiere una correcta calibración y mantenimiento

Para obtener un mapa con unos datos de calidad, repre-

sentativos de la realidad en el campo, es imprescindible

un buen mantenimiento de los sensores. Esto incluye dos

aspectos: el mantenimiento en sí mismo, y la calibración.

Figura 60. Los monitores con tecnología ISOBUS pueden ser em-pleados en cosechadora o tractor, y controlar varios aperos

En cuanto al mantenimiento, en muchas ocasiones

los manuales de uso no refieren el hecho de que estos

sensores se desgastan, estropean o requieren unas

tareas similares al entretenimiento de cualquier máqui-

na. Antes de comenzar la campaña es necesario revisar

conexiones, limpiar de polvo y restos de cultivo los sen-

sores, y comprobar la lubricación en caso necesario. En

muchos casos, además es recomendable realizar una lim-

pieza diaria de los sensores o, incluso antes de comenzar

a recoger cada parcela, para los sensores más delicados

(sensores de calidad). En conversaciones recientes con

maquileros que llevan años trabajando con estos equi-

pos instalados en cosechadoras de grano, la placa del

sensor de impacto se desgastó hasta su rotura tras co-

sechar maíz y trigo durante 7-8 años (1.500 ha/año, unas

7.000 horas totales de uso). El coste de reposición de

este sensor en la cosechadora de cereal puede ascender

a 3.000-4.000 € dependiendo de marca y modelo.

La calibración es fundamental y en la práctica conlleva

los siguientes pasos:

a) Comprobar el funcionamiento del GPS: situar la

antena sobre la cabina en posición centrada y más

alta que la tolva, comprobar conexiones, comprobar

que llega la corrección diferencial o la cinemática.

b) Programar en el monitor la anchura de trabajo,

si no disponemos de sensor de anchura real. Los

sistemas actuales de autoguiado pueden facilitar

este punto, como se comenta más adelante.

c) Calibrar el inclinómetro, situando la cosechadora

sobre una superficie perfectamente plana.

d) Calibrar el sensor de humedad, normalmente deter-

minando en campo la humedad y densidad del gra-

no con un equipo portátil e introducir esos valores

en el monitor.

e) Calibrar el sensor de rendimiento: se puede hacer

cosechando una zona homogénea de la finca, a

velocidad y anchura de trabajo constantes, para

después comparar el peso descargado de la tolva

con la medida en báscula.

f) Calibrar otros sensores: si disponemos de sensores

de calidad, se pueden calibrar usando patrones co-

nocidos (por ejemplo, agua) o midiendo con otro ins-

trumento portátil, también calibrado, el parámetro a

estimar.


g) Calibrar el retraso en la medida de los sensores:

desde que el producto es cortado por el cabezal y

entra en la cosechadora, hasta que realmente es

medido por el sensor, pasa un cierto tiempo (“lag”

en inglés) que depende de su movimiento por el in-

terior de la máquina; este valor ha de ser estimado

e introducido en el monitor.

7.3 Errores a corregir en el mapa de producción

Un agricultor avanzado o una empresa de servicios

que haya empleado estos equipos sabe bien que para

conseguir que los datos recogidos durante la cosecha

sirvan para algo más que para hacer un “bonito mapa

de colores” hay que trabajar sobre ellos, corregirlos y

filtrar datos erróneos. En ocasiones los programas in-

formáticos ofrecidos por las casas comerciales realizan

parte de estas correcciones automáticamente, pero

aún así el propietario debería supervisar el resultado

y contrastarlo con lo que había realmente en campo.

Los errores más comunes que pueden aparecer en un

mapa de producción superficial son:

a) Retraso en la medida de los sensores: como se ha

comentado antes, el “lag” influye en que la estima-ción del parámetro medido por un sensor se asigne al área correcta donde se cosechó el producto, o a otra unos metros después. En cosechadoras diver-sas, este valor puede oscilar entre 10 y 20 segundos (de 10 a 30 m de avance de la máquina), si bien es necesario cuantificarlo en cada caso para que se co-rrija automáticamente.

b) Mezcla de cosecha de diferentes localizaciones: en cosechadoras con sistemas de retrilla o simi-lares (con diferentes caminos dentro de la máqui-na), cierta cantidad de producto puede estar dan-do vueltas interiormente y mezclarse con lo recién cosechado. Es difícil corregir este hecho, pero en todo caso se recomienda ir monitorizando el sen-sor/avisador de retrilla correspondiente para po-der tenerlo en cuenta después, a la vista del mapa.

c) Variaciones de la anchura de trabajo: si no se dis-pone del sensor correspondiente, se pueden co-

meter errores de hasta el 10%; esto puede ser críti-co en pasadas solapadas o de cierre.

d) Variaciones en la velocidad de cosecha: cambios no controlados en la velocidad de avance pueden supo-ner errores en el cálculo de la superficie cosechada.

e) Pérdidas de producto: los sensores sólo miden el producto que llega a la tolva, pero no el perdido; los detectores de pérdidas de las cosechadoras de cereal pueden servir para realizar mapas de la “ca-lidad de trabajo del maquinista” o de la máquina.

f) Pérdida de señal del GPS: lamentablemente no es im-posible que durante el trabajo se pierda temporalmen-te la señal de los satélites, la corrección diferencial o ambas; poco se puede hacer en estos casos más que almacenar datos sobre totales cosechados, excepto en algunos sistemas de guiado que pueden estimar la trayectoria de la máquina sin necesidad de GPS.

7.4 Los costes de elaboración de mapas

Si bien se han hecho diversos estudios de costes y

rentabilidad en todo el mundo (como el de R. Godwin

en el Reino Unido, 2000) traemos aquí el presentado

por los italianos B. Basso y colaboradores (2007), por

ser más cercano a nuestras condiciones.

Tabla 23. Ejemplo de programa de mantenimiento de una cosechadora de cereales. (Basso y col. 2007)

TareaTiempo total empleado (h)

Calibración y limpieza de sensores

Sensor de inclinación 250

Sensor de caudal 100

Sensor de humedad 60-70

Mantenimiento de los componentes

Programas 500

Receptor GPS 300

Monitor/terminal 10

Reparación de los componentes

Sensor de inclinación 1.500-1.800

Sensor de caudal 1.500-1.800

Sensor de humedad 2.500

GPS 1.500


Para calcular el coste en el caso de la elaboración de

mapas hay que tener en cuenta:

• Adquisición: el conjunto de sistemas necesarios

para poder hacer mapas puede suponer un sobre-

coste de un 3% en cosechadoras de cereal peque-

ñas, o estar incluido en el precio en las de gama

alta.

• Formación de los empleados: contabilizando tanto

el gasto en cursos de formación como el tiempo in-

vertido, puede suponer un 10% del coste total.

• Reparaciones: en la Tabla 23 se muestra un ejemplo

de costes de mantenimiento en una cosechadora

de cereal.

• Calibración y mantenimiento: se ha estimado un

5% de la mano de obra necesaria para el manteni-

miento habitual de la máquina (60-80 h/año).

• Utilización: debe comprender tanto el tiempo em-

pleado en la toma de datos como el necesario para

generar el mapa; en la Tabla 24 se indica un rango

de uso anual entre 100 y 450 h/año, junto con otros

parámetros empleados para calcular los costes de

las Figura 61 y Figura 62.

Tabla 24. Parámetros utilizados para calcular las curvas de costes de elaboración de mapas. (Basso y col. 2007)

Parámetro Valor asignado

Anchura de la barra de corte 7,2 m

Velocidad de avance 4-6 km/h

Rendimiento efectivo (*) 0,50-0,75

Vida útil 5 años

Capacidad de la tolva 10 t

Producción media 5-10 t/ha

Jornal de los operarios 11 €/h

Honorarios del responsable 12-20 €/h

Utilización anual 100-450 h/año

Superficie media de las parcelas 1-20 ha* El rendimiento efectivo es la relación entre el tiempo efectivo de traba-

jo y el tiempo total, y es un indicador de la organización de las tareas que intervienen en la recolección

Figura 61. Evolución del coste de elaboración de mapas de producción al variar la superficie anual mapeada. (Basso y

col. 2007)

Cost

e (€

/ha)

Utilización anual (ha)

109

8

7

6

5

4

3

2

1

0

50 150 250 350 450 550

Figura 62. Evolución del coste de elaboración de mapas de producción al variar el tamaño medio de las parcelas. (Basso y col. 2007)

Cost

e (€

/ha)

Superficie media de las parcelas (ha)

10

9

8

7

6

5

4

3

2

0 5 10 15 20 25

7.5 ¿Hay lugar para el ahorro?

Varios de los componentes usados para hacer mapas

(el monitor/terminal, el GPS) pueden ser desengan-

chados de la cosechadora y empleados en otras ta-

reas a bordo del tractor o de otra cosechadora, con

lo que sus horas de uso aumentarán y será más fácil

amortizarlos.

Pero retomando la cuestión que planteábamos ¿es

posible ahorrar costes empleando técnicas de agri-

cultura de precisión en la cosecha? Una posibilidad

actualmente son los sistemas de guiado. En otras

labores agrícolas las ayudas al guiado o los siste-

mas de autoguiado, aparte de aumentar el confort

del operario, permiten evitar solapamientos en pa-

sadas consecutivas. En el caso de las cosechadoras,


además es significativo el mejor uso de la anchura

máxima de trabajo de la máquina que se consigue,

con lo que aumenta la capacidad de trabajo efectiva

y disminuye el tiempo de cosecha. Diversos estudios

cuantifican este ahorro en un 5-10%.

Los sistemas empleados para autoguiado de cose-

chadoras se resumen en la Figura 63. En general

pueden ser de dos tipos: sistemas de posiciona-

miento global (GPS) o sistemas de posicionamiento

local (LPS) que aprovechen características del culti-

vo o del terreno para definir la trayectoria. En cose-

chadoras de grano es frecuente emplear sensores

en los extremos del cabezal (láser, de ultrasonido,

etc.) para detectar el límite entre lo segado y no se-

gado, y corregir la dirección para que el extremo de

la plataforma se ajuste siempre a la anchura máxi-

ma. En cosechadoras de forraje se emplean cámaras

o sensores de barrido para ir detectando los cordo-

nes de heno. En cosechadoras trabajando en líneas

(por ejemplo, maíz) es tradicional el uso de palpa-

dores mecánicos que van “tocando” partes recias

del cultivo y ajustan la dirección.

Figura 63. Tipos de sistemas de autoguiado en cosechadoras

Guiado automático de vehículos agrícolas

LPS

Guiado sobretrayectoriasexistentes

Guiado sobretrayectorias

auto-generadas

Guiado sobretrayectorias

virtuales

Líneas de maízo remolacha

Extremo del corte,siega o surco de arada

Generadorpor ordenador

Sensores deultrasonidos

Sensores mecánicos

Barrido láser

Visiónartificial

Tecnología GPS

7.6 Un paso más en la eficiencia: la integración de señales y sistemas

Hoy en día las cosechadoras están dotadas de muchos

más sistemas de control y sensores electrónicos, apar-

te del autoguiado. Además de todo el equipamiento

para monitorización de los parámetros de funciona-

miento del motor, las cosechadoras cuentan con siste-

mas de autonivelación del cabezal, de los órganos de

trilla y separación, sensores de esfuerzo de sus com-

ponentes (cilindro trillador, cabezal de picado, eleva-

dores, sacudidores, transmisiones, ejes diversos, …),

de regímenes de giro, sensores de pérdidas de grano,

etc. (Figura 64).

Figura 64. Sensores de pérdidas de grano de una cosechadora con cilindro trillador axial (John Deere STS)

Hace tiempo que los fabricantes se dieron cuenta que

la integración de la información generada por todos

estos sistemas podía conducir a un uso más “inteli-

gente” de las máquinas, mejorando su eficiencia y

permitiendo automatizar en gran medida su regula-

ción durante la cosecha. Así, en algunos casos esto

ya es una realidad y hay en el mercado cosechadoras

que ofrecen sistemas capaces de monitorizar sobre la

marcha la carga de trabajo de los órganos de cosecha

(corte, trilla, separación, …) y compararlos con la carga


del motor. En cada instante se comprueba si la máqui-

na está desperdiciando capacidad de trabajo, y se au-

menta la velocidad de avance para optimizar la cose-

cha. Si se detecta que la máquina está sobrecargada,

se vuelve a disminuir automáticamente la velocidad

de avance para superar el punto crítico (Figura 65). En

un caso ideal de funcionamiento, el operario debería

poder programar el sistema para elegir el criterio de

optimización que prefiere: disminuir el consumo en

gasóleo, disminuir el tiempo empleado en cosecha o

disminuir las pérdidas de producto.

Figura 65. Algunas cosechadoras actuales pueden disminuir automáticamente su velocidad de avance (línea azul) cuando detectan una mayor cantidad de producto (línea verde) en sus órganos de procesado. (Fuente: John Deere)

4,83 km/h (4,55 km/h sin AT + HS)

100 dt/ha (97,5 dt/ha sin AT + HS)

7

6

5

4

3

2

1

0

200

180

160

140

120

100

80

60

Vel. (km/h) Rend. (dtn/ha)

Según datos obtenidos por la Universidad de Weihens-

tephan (2006) con cosechadoras John Deere dotadas

de los sistemas Autotrac y HarvestSmart, se consiguen

aumentos de la capacidad de trabajo efectiva (t/ha) de

un 23%, como se observa en la Tabla 25.

Tabla 25. Resultados de una prueba de campo con cosechadoras John Deere con los sistemas Autotrac y HarvestSmart. (Univ. de Weihenstephan, 2006)

Parámetro medidoCosechadora con control

manual

Sistema integrado (Autotrac +

HarvestSmart)

Producción superficial del área cosechada (t/ha)

9,68 9,47

Tiempo de cosecha 01:13:47 00:48:01

Velocidad media (km/h)

4,29 5,01

Capacidad de trabajo efectiva (ha/h)

3,53 4,45

Aumento de capacidad de trabajo

- 26%

Aumento de capacidad de trabajo corrigiendo la producción

23%

89

Han sido ampliamente tratados en esta publicación tan-

to el sistema de “agricultura de precisión” propiamente

dicho, como el sistema de guiado de vehículos agrícolas.

No obstante, se describen aquí algunos de los aspectos

que los definen de forma resumida, puesto que son sis-

temas perfectamente probados, aunque el primero de

ellos poco extendido entre los agricultores españoles.

• El sistema tradicional de agricultura de precisión se

basa y se inicia en la generación de los llamados

mapas de cosecha o mapas de variabilidad espa-

cial de la producción de cada cultivo en al menos

dos o tres campañas para cada uno. Estos mapas

son la expresión cartográfica resultante de un con-

junto de datos tomados en la cosecha con senso-

res de producción (másicos o volumétricos) y, en su

caso, sensores de humedad de que dispone la co-

sechadora, y que son geo-referenciados con el em-

pleo de un sistema de posicionamiento geográfico

(GPS). En el caso de los cereales, la cosechadora

asimismo puede estar dotada de un sensor de la

anchura real de corte.

La sola disposición de estos documentos ya ofrece,

a pesar del pequeño coste añadido que supone so-

bre el coste de la labor de cosechar, una herramienta

de gran importancia para la toma de decisiones en

relación con la explotación más eficiente de la par-

cela. La utilización de este instrumento podría ser

la forma de que el sistema vaya entrando a formar

parte de la información previa en las explotaciones a

la toma de decisiones sobre rotaciones, fertilización,

dosis de siembra, etc., de forma que podría consti-

tuir el embrión de la futura implantación del sistema.

En una segunda fase del mismo, la aplicación in-

formática de soporte admite las correcciones que

sugieran los resultados del análisis de las mues-

tras de suelos (realizado la toma de muestras con

la precisión que exija la parcela), y que podrían ser

la causa de la variabilidad espacial en la parcela. En

este sentido, es conveniente hacer alguna precisión

sobre qué superficie mínima debería ser tenida en

cuenta para definir cada recinto diferenciado en la

parcela. Esta superficie no se puede definir sin co-

nocer la parcela, sin saber el grado de exactitud que

8 Resumen en el uso de las principales

técnicas de agricultura de precisión


se desea, habiéndose manifestado como bastante

eficiente el empleo de equipos capaces de zonifi-

car en base a la determinación de la conductividad

eléctrica del suelo (Figura 66), e incluso el pH. Esta

zonificación permite estimar a priori los recintos

de parcela que deberían ser tenidos en cuenta por

separado para decidir el plan de toma de muestras.

La operación de toma de muestras puede realizarse

por el sistema habitual, manual, empleando azada

y/o la barrena clásica. Pero cuando se trata de siste-

matizar esta operación existen equipos montados,

por ejemplo, sobre vehículos ATV, que permiten ha-

cer el trabajo de extracción de forma automatizada,

geo-referenciándose a la vez el punto de toma con

el empleo de un receptor GPS con el que va dotado

el vehículo (Figura 67).

Figura 66. Sensor de conductividad eléctrica del suelo suspendido a los tres puntos del tractor

Figura 67. Un ATV dotado de dispositivo de toma de muestras de suelo

La tercera fase permite aplicar esta información de la

variabilidad productiva corregida para poder hacer las

aplicaciones de semilla y de fertilizantes en dosis pro-

porcionales a la producción corregida esperada, para

lo cual, los aperos correspondientes deberán dispo-

ner de los dosificadores variables correspondientes.

En este sentido es conveniente citar la necesidad

de que los aperos y máquinas estén dotados de

equipos de dosificación variable. Son necesarios en

“agricultura de precisión” pero también lo son en

muchas de las aplicaciones que se van a describir

más adelante. Igualmente es muy importante ha-

cer notar que, en cualquier caso, es absolutamente

imprescindible asegurar el buen funcionamiento de

los equipos de aplicación (ajuste y calibrado), en

aras de asegurar que hacen distribuciones unifor-

mes y ello es especialmente necesario en el caso de

abonadoras de proyección, así como en pulveriza-

dores. Sin ello, de nada sirve ninguno de los siste-

mas que se suponen forman parte de la agricultura

de precisión en su sentido más amplio.

El conjunto del sistema así definido sería conse-

cuencia de una primera fase predictiva consistente

en la generación de mapas, en este caso de pro-

ducción, que derivará a posteriori en el resto de las

fases descritas. Otras aplicaciones se van desarro-

llando, algunas ya en el mercado, para la ejecución

de las operaciones en tiempo real (unos sensores

captan la información y unos actuadores ejecutan

la orden en un tiempo reducido según se hace la

labor) y en esta línea es en la que más se investi-

ga y se trabaja en la actualidad, tal como se verá

más adelante. Por lo que se refiere al mapeado, se

ha trabajado sobre todo hasta ahora en el estudio

de la variabilidad en la producción, pero se puede

mapear cualquier parámetro del suelo, del cultivo o

incluso del consumo de combustible.

• Los sistemas de guiado funcionan básicamente

con la disposición de receptores GPS que definen

e informan sobre la posición del vehículo en cada

momento y marcan la trayectoria a seguir en una la-

bor determinada, debiendo fijarse en el sistema la

distancia entre pasadas. El modo en que se realizan

las correcciones para que la dirección se mantenga

por el itinerario previsto, marca una clasificación

previa de los equipos de guiado existentes:

Resumen en el uso de las principales técnicas de agricultura de precisión 91

– Con la ayuda de una barra de luces o con la

de un monitor el conductor corrige a derecha

o a izquierda para mantener al vehículo en su

trayectoria prevista, constituyéndose así un

sistema de guiado asistido.

– La integración del sistema GPS con la direc-

ción del vehículo agrícola permite que las

correcciones para mantener la dirección pre-

vista se realicen de forma automática, con lo

que tendremos el guiado autónomo.

Existen sistemas de guiado basados en el análisis

de imagen, en los que la dirección se marca con el

empleo de programas capaces de diferenciar entre

el terreno tratado y el terreno sin tratar (corte de la

cosecha, línea entre lo arado y lo sin arar, …), sien-

do así esta línea la directriz del recorrido.

El guiado autónomo más clásico se entiende en las

distintas pasadas, debiendo el usuario colocar el

vehículo en el comienzo de cada una. Pero también

es posible el guiado autónomo en trazados en re-

dondo y en toda la superficie de la parcela.

Igualmente existen en el mercado tractores prepa-

rados para gestionar los cabeceros, de tal forma

que una vez realizado el primer cabecero en cada

extremo de la parcela, el procedimiento queda re-

gistrado en el ordenador de a bordo y el resto de

los cabeceros se realiza automáticamente. Y este

procedimiento se puede combinar con el guiado

autónomo en las pasadas, con lo que se comple-

taría casi en su totalidad la autonomía de guiado

en toda la parcela.

• Existen además otras aplicaciones más o menos ex-

tendidas o aún en proceso de investigación y desa-

rrollo o en proceso de diseño de prototipos, de las

que se expone a continuación una referencia:

– En labores relacionadas con el manejo del

suelo o con el análisis de sus propiedades

pueden destacarse algunas aplicaciones de

agricultura de precisión.

Con sensores de inducción electromagnéti-

ca se determinan algunas propiedades del

suelo (capacidad de intercambio catiónico,

conductividad eléctrica –ya citado más arri-

ba–, pH, etc.), lo que permite reconocer pre-

viamente el suelo de la parcela o realizar una

aplicación de fertilizante en tiempo real.

Con la utilización de sensores ópticos de luz

visible o infrarroja dirigidos al suelo se pue-

den distinguir las plantas del terreno des-

nudo, lo que permite hacer aplicaciones de

producto fitosanitario solamente allí donde

aparecen malas hierbas.

Una aplicación de los sistemas de guiado se

encuentra en equipos diseñados para reali-

zar labores de aricado (eliminación mecánica

de malas hierbas) entre surcos y entre plan-

tas. En unos se utilizan programas que apli-

can algoritmos de análisis de imagen que ha-

cen que determinadas piezas (rejas o púas)

discurran entre las plantas eliminando las

malas hierbas sin dañar al cultivo. Existen al-

gunos equipos comercializados de gran inte-

rés para la agricultura ecológica (Figura 68).

Figura 68. Equipos de aricado para eliminación de malas hierbas entre líneas modelo Robocrop de la marca británica Gardford (a) y entre líneas y entre plantas dentro del surco, prototipo diseñado por el Center of Precision Farming de Dinamarca (b)

Igualmente, en una segunda modalidad, exis-

ten cultivadores que ya se comercializan y

que, una vez divididos en elementos autóno-

mos de 6 ó 7 rejas, cada uno de estos módu-

los es dirigido por un sensor óptico que de-

termina la posición de los surcos, obligando

a las rejas a circular entre ellos (Figura 68 a).

– En equipos de aplicación de productos fito-

sanitarios existen un considerable número

de aplicaciones de agricultura de precisión.

A B


Ya se dispone de un casi infinito número de

tipos de boquillas que permiten elegir la

más adecuada en cada tipo de tratamien-

to, destacándose las que reducen la deriva

(disponen de un orificio a través del cual se

incorpora aire al flujo de caldo, generán-

dose gotas más gruesas). En este sentido

también se destacan los pulverizadores de

barras de cortina de aire, así como en ato-

mizadores y nebulizadores los dispositivos

recuperadores. Y no se puede dejar de men-

cionar el principal elemento de estos equi-

pos, las boquillas, sin destacar que todos

los fabricantes ofrecen ya información so-

bre la distribución del tamaño de las gotas

que genera cada modelo y tipo de boquilla

a cada presión, lo que resulta ser un dato

de gran importancia para garantizar un tra-

tamiento de calidad y con una reducción de

la deriva.

Las aplicaciones de agricultura de precisión

en estos equipos son:

Disposición en los equipos arrastrados de

sensores de medida de la velocidad de des-

plazamiento real de la máquina para adaptar

el caudal repartido a dicha velocidad con el

fin de mantener la dosis de caldo aplicada

por hectárea.

Inyección directa de producto sobre el cau-

dal de agua para poder variar la dosis de

aplicación de producto fitosanitario sin va-

riar la dosis de caldo.

Control de tramos: cada uno de los tramos de

boquillas en los que se divide la anchura de

aplicación puede ser abierto y cerrado alter-

nativa y automáticamente para adaptar la do-

sis de caldo aplicado en cada momento a los

requerimientos de la variación de la producti-

vidad espacial (“agricultura de precisión”) o

a los datos de un mapa de rodales (SIG) pre-

viamente elaborado por análisis de imagen,

por observaciones realizadas desde la cose-

chadora en la labor de recolección o por ob-

servaciones aéreas (teledetección, avionetas

y/o aviones u otros equipos no tripulados).

Corrección automática de la altura de las ba-

rras por ultrasonidos generados por un emisor

y recogidos por un sensor, midiéndose con la

ayuda de ambos la posición relativa en rela-

ción con el suelo para actuar sobre un sistema

hidráulico que las mantiene fijas, asegurándo-

se una perfecta uniformidad en la aplicación.

En atomizadores, variación de las dosis de cal-

do aplicadas en función de la masa vegetal a la

que se dirige el chorro de aire y producto fito-

sanitario, gracias a la presencia de un sistema

de detección por ultrasonidos de dicha masa.

En el caso de plantaciones en vaso, la aplica-

ción se interrumpe en el trayecto entre árboles.

Figura 69. Motomáquina robotizada (“fitorobot”) para aplicación automática de productos fitosanitarios en invernaderos, de diseño andaluz y premiada en el certamen internacional UNACOMA Vision Event (cortesía de CADIA Ingeniería)

Existen máquinas robotizadas que se introdu-

cen en el interior de invernaderos (Figura 69)

y pueden realizar su trabajo de pulverización

de forma autónoma, recorriendo un trazado

previamente establecido, sin necesidad de

que el usuario tenga que permanecer en la

atmósfera que se crea en el interior a causa

del tratamiento.

En esta misma línea se trabaja en el diseño

y desarrollo de micro-robots capaces de des-

plazarse de forma autónoma o dirigida a con-

trol remoto a lo largo y ancho de la parcela


con misiones relacionadas con la transmi-

sión de información del estado del cultivo,

presencia de plagas, enfermedades, etc., o

presencia, e incluso eliminación, de malas

hierbas (Figura 70).

Figura 70. Dos modelos de robots premiados en el certamen FieldRobot Event en dos de sus ediciones

Estos últimos equipos se basan, en general,

en el empleo de técnicas de análisis de ima-

gen, realizando el envío de datos o la aplica-

ción de un producto fitosanitario en tiempo

real. También existen diseños a mayor tama-

ño para ejecutar esta aplicaciones (Figura 71)

que son capaces de aplicar dosis muy redu-

cidas de herbicida (microlitros) exactamente

sobre las hojas de la mala hierba, con lo que

el ahorro de fitosanitario es enorme.

Figura 71. Equipo robotizado para la aplicación selectiva de herbi-cidas (Fuente: Universidad de Copenhagen: Center for Precision Farming)

– En fertilización, dadas las grandes anchu-

ras de trabajo que pueden ofrecer las abo-

nadoras de proyección, es donde más apli-

cación tienen los sistemas de guiado, aun

los menos preci sos, pero también en esta

labor pueden citarse algunas aplicaciones

de agricultura de precisión.

Se pueden hacer aplicaciones de fertili-

zante, especialmente nitrogenado, con el

empleo de equipos capaces de medir la

reflectancia del cultivo (un sensor óptico

analiza el estado vegetativo del cultivo), lo

que permite la determinación del contenido

de clorofila y en consecuencia deducir las

necesidades de nitrógeno y, por tanto, la

dosis de aplicación necesaria de fertilizante

nitrogenado en tiempo real. También pue-

den generar un mapa indicativo del estado

del cultivo (Figura 56 y Figura 72).

Figura 72. Esquema del modo de actuación de los sensores de reflectancia del cultivo y ejemplo de mapa suministrado por este sistema

Área visualizada Área visualizada

555045403530252015


– Siembra y trasplante

La posición geográfica que ocupa cada se-

milla en sembradoras de precisión monogra-

no puede determinarse con la disposición

en la sembradora de un receptor GPS y de

un sensor óptico en la bota de siembra. Lo

mismo puede hacerse al colocar cada planta

cuando se realiza una labor de trasplante con

una trasplantadora. Así quedará determina-

da la posición de cada planta del cultivo, lo

que podrá dar lugar a que, mediante el em-

pleo de cámaras, cualquier planta detectada

fuera de las posiciones preestablecidas para

las plantas del cultivo, habrá de ser una mala

hierba, con lo que se abre un camino hacia el

empleo de técnicas de eliminación de dichas

malas hierbas mediante el uso de sistemas

de microinyección, entre otras posibles ope-

raciones.

– Control de flotas

Está cobrando una gran importancia la apli-

cación del control de flotas, un sistema ya ha-

bitual en equipos de movimiento de tierras,

transporte de mercancías y de viajeros, a los

parques de maquinaria agrícola (empresas

de trabajo a terceros, cooperativas de maqui-

naria, plantas deshidratadoras,…).

Para desarrollar una aplicación de control de

flotas hay que contar con una base cartográ-

fica en un sistema de información geográfica

(SIG), sistemas de comunicaciones y de po-

sicionamiento y de adquisición de datos en

máquinas, de tal forma que se podrá obtener

datos de las mismas, tanto en tiempo real

como para el análisis posterior y la toma de

decisiones en la gestión. Así se puede dispo-

ner de datos sobre la ubicación de las máqui-

nas en tiempo real, y su visualización sobre

la cartografía en el centro de control, sus

parámetros de funcionamiento (régimen del

motor, velocidad de trabajo, etc.) y compor-

tamiento general de la máquina. Se pueden

planificar y optimizar sus rutas y, a posteriori,

hacer análisis de capacidades de trabajo y de

costes, facilitar la trazabilidad, etc.

Existen programas en el mercado que pue-

den ser adaptados a las necesidades propias

de cada flota y equipos técnicos capaces de

elaborar diseños propios adaptados a las ci-

tadas necesidades.

Pero en el mercado existen aplicaciones par-

ciales para el control de flotas. Como ejem-

plo puede citarse el sistema AGCOMAND de

MF, que permite la grabación automática de

datos de los tractores y máquinas trabajan-

do en campo y su transmisión a un servidor,

junto con fotografías, grabaciones de voz o

notas de los supervisores y los operadores,

utilizando ordenadores personales y teléfo-

nos móviles.

• Compatibilidad entre tractores y equipos

Un tema de gran importancia para poder hacer agri-

cultura de precisión es el que tiene que ver con la

compatibilidad entre tractores y aperos, y vicever-

sa. Muy a menudo surgen problemas “de entendi-

miento” entre tractores y aperos en los que, siendo

de distintos fabricantes, los protocolos en base a

los cuales se diseñan sus programas para la gene-

ración de mapas y de aplicación proporcional, son

distintos.

Los fabricantes trabajan en el sentido de mejorar

esta situación, diseñando sus aplicaciones infor-

máticas en base a los protocolos ISOBUS derivados

de la norma ISO 11783, con un lenguaje común que

permita el entendimiento.

• Ajuste y calibrado de máquinas

No se puede terminar, hablando de agricultura de

precisión, sin abordar este tema, ya que no es po-

sible la AP sin máquinas perfectamente ajustadas y

calibradas, en referencia a sembradoras, abonado-

ras y equipos de aplicación de fitosanitarios, tanto

si se hacen aplicaciones proporcionales a la varia-

bilidad espacial (mapas de producción, mapas de


malas hierbas, etc.) como si no. Los fabricantes de-

ben garantizar el cumplimiento de las prestaciones

de los equipos que fabrican y el agricultor debe co-

nocer y disponer del manual de sus equipos cuan-

do son nuevos, y estar seguro de que sus equipos

en uso están ajustados y calibrados para conseguir

aplicaciones que cumplan los requisitos de unifor-

midad en sus distribuciones.

En España existen centros capaces de certificar

estos ajustes y calibrados, que en la actualidad

deben hacerse con carácter voluntario, pero que

serán obligatorios a corto plazo (equipos de aplica-

ción de pulverizadores, finales de 2016) o a medio

plazo (abonadoras). Tal es el caso de la Estación de

Ensayos de Abonadoras y Sembradoras de Palencia

(para abonadoras) o del Centro de Mecanización

Agraria de la Generalitat de Catalunya (pulveriza-

dores), aunque, para estos equipos, serán varios

los centros que comenzarán en breve a prestar ser-

vicios para este fin.

97

La agricultura de precisión (AP) puede ayudar al agricultor a conseguir una mayor eficiencia

productiva, a la vez que a reducir el impacto medioambiental.

No se debe juzgar la utilidad de la AP sólo en términos de “reducción de costes”: puede pro-

porcionar ventajas en cuanto a un mayor control de maquinaria-insumos, o mejor gestión de

la información.

El aumento de la rentabilidad agraria que se puede conseguir usando AP incluye en factores

fáciles de medir (mayor producción superficial en ciertas zonas, por ejemplo) y otros difícil-

mente cuantificables (menor repercusión en el ecosistema, mejora del confort del operario,

mayor información de las condiciones del suelo/cultivo, etc.).

El uso de sistemas de ayuda al guiado permite reducir el tiempo de trabajo, con el consi-

guiente ahorro de gasóleo.

La situación actual de España en cuanto a la cobertura de “redes RTK” (GNNS) es excep-

cional, ya que es uno de los pocos países en los que los gobiernos autonómicos ofrecen el

servicio gratuitamente. Sin embargo, la alta precisión que ofrece un RTK sólo es necesaria en

ciertas labores (por ejemplo, siembra) y el agricultor debe estudiar alternativas que permi-

tan el geoposicionamiento con equipos más económicos (por ejemplo, dGPS).

Estrategias de control de tráfico en las parcelas (control de rodada) automatizadas mediante

GPS o RTK permiten ahorros sustanciales en laboreo y, por tanto, en gasóleo.

La creación de mapas del punto de funcionamiento del motor (régimen de giro, par) durante

su trabajo en parcela permite optimizar el trabajo, disminuyendo también el consumo de

combustible.

La aplicación variable de herbicida resultará muy ventajosa frente a la dosificación uniforme

tradicional si podemos permitirnos reducir la dosis en ciertas áreas de la parcela (o aplicar

sólo allí donde hay rodales); es decir, si tenemos claro que habitualmente estamos aplican-

do en exceso, al menos en ciertas áreas.

En el caso de abonado, la conclusión no es tan clara. En ocasiones, lo que aportaremos de

menos con respecto a la aplicación uniforme en unas zonas puede verse compensado (inclu-

so superado) por lo que aplicaremos de más en las otras.

Los recientes sensores que estiman las características del suelo proporcionan herramientas

para controlar con precisión y monitorizar sobre la marcha las variaciones de parámetros

relacionados con la fertilidad.

REGL A S CL AVEAhorro y Eficiencia Energética en la Agricultura de Precisión


La siembra con AP está en desarrollo. Su evolución pasará no sólo por el control de la canti-

dad de semilla a dosificar, sino por la calidad de la labor (control de fallos, control de profun-

didad, mapas exactos de nascencia) y la regulación de la potencia requerida en tiempo real.

En cuanto a los equipos electrónicos, merece la pena apostar por la tecnología ISOBUS,

pues es el estándar internacional de comunicación en la maquinaria agraria, que dominará

en breve el mercado.

El hecho de poder registrar con gran exactitud los tiempos de trabajo, distancias, consumos

(en gasóleo y otros insumos), áreas trabajadas, parámetros del motor, máquinas emplea-

das, operarios que las conducen, etc. gracias a los sensores y monitores instalados en ellas

supone una herramienta poderosísima para la gestión de una explotación agraria. El técni-

co encargado puede ahora comprobar las capacidades de trabajo efectivas conseguidas, y

optimizar en detalle el uso de recursos y personas. El ahorro que se obtendrá es difícil de

estimar en términos generales, pero la información obtenida puede influir en decisiones tan

importantes como la adquisición o no de un tractor adicional.

Estas mismas herramientas permiten además registrar automáticamente datos relativos a

la trazabilidad (dónde, cómo, cuándo empleamos cada fitosanitario). La legislación europea

actual es ya muy restrictiva en este tema, y el agricultor puede beneficiarse de las nuevas

tecnologías para almacenar y gestionar esta información automáticamente.

De cualquier forma, las dos reglas básicas para la puesta en marcha de cualquier tecnología

de AP han de ser aplicadas en cada caso específico:

1 Antes de adquirir un equipo es necesario realizar un estudio económico de gastos/

ingresos y un plan de amortización del sistema.

2 Si la parcela a tratar no tiene suficiente variabilidad (en cuanto a suelo, producción,

vegetación, …), no tiene sentido usar AP; quizá la única excepción a esta regla pueda

ser el autoguiado que está demostrando ser útil y rentable en muchos escenarios

distintos.

El futuro de la AP se dirige hacia las labores robotizadas, y ya hay ejemplos de prototipos

que se mueven autónomamente por el campo, realizan escardas mecánicas automáticas o

pulverizaciones altamente selectivas.

99

Bibliografía Historia y conceptos básicos

• ALCALÁ, A.R. y LUQUE, J.M. “Farming mapping

using the global positioning system (GPS)”. Inter-

national Conference on Agricultural Engineering

(AgEng96), Madrid (España). 1996.

• ARÁN, M., BALLESTA, A. y VILLAR, P. “Influencia de

la variabilidad del suelo en la agricultura de preci-

sión”. Vida Rural, 109: 30-35. 2000.

• AUERHAMMER, H. y SCHUELLER, J.K. “Precision

farming. In: ClGR Handbook of Agricultural Engi-

neering. Vol. III - Plant Production Engineering”.

CIGR-ASAE. 1999.

• BERNAT, C. “La agricultura de precisión: De la teoría

a la aplicación real”. Vida Rural, 109: 27-29. 2000.

• CAMPO, M. “Agricultura de precisión: ¿Utopía o

realidad?”. Terralia, 16: 14-21. 2000.

• COOK, S.E., ADAMS, M.L. y CORNER R.J. “On-Far-

ming experimentation to determine site-specific

responses to variable inputs”. Proceedings of the

Fourth International Conference on Precision Agri-

culture, St. Paul, Minnesota (EEUU). 1999.

• CRUVINEL, P.E. “Development of sensors for preci-

sion farming”. 2º Simpósio Internacional de Agri-

cultura de Precisão, Viçosa - MG (Brasil). 2002.

• ESCRIBANO, C. “Agricultura de precisión y teledetec-

ción: Aparición en España”. Vida Rural, 109: 38-39.

2000.

• ESS, D.R., MORGAN, M.T. y PARSONS, S.D. “Imple-

menting Site-Specific Management: Map versus

Sensor-Based Variable Rate Application”. School

of Agriculture, Purdue University (EEUU). 2000.

• GIL, E. “Viticultura de precisión: Aplicación modu-

lar de fitosanitarios en viña”. Vida Rural, 109: 44-46.

2000.

• GIL, E. “Situación actual y posibilidades de la agri-

cultura de precisión”. In: Perspectivas de la Agri-

cultura de Precisión en las Condiciones del Clima

Mediterráneo. XXIX Conferencia Internacional de


Mecanización Agraria (CIMA 2001), Zaragoza (Espa-

ña). 2001.

• GODWIN, R.J. “Cumulative mass determination for

yield maps of non-grain crops”. Computers and

Electronics in Agriculture, 23: 85-101. 1999.

• HAGUE, T. “Ground based sensing systems for au-

tonomous agricultural vehicles”. Computers and


• JOHANNSEN, C.J. y CARTER, P.G. “Spectral proper-

ties for site specific management”. 2º Simpósio In-

ternacional de Agricultura de Precisão, Viçosa - MG

(Brasil). 2002.

• LAMBERT, D. y LOWENBERG-DEBOER, J. “Precision

Agriculture Profitability: A Review”. School of Agri-

culture, Purdue University (EEUU). 2000.

• LÓPEZ-CUERVO, S. “Sistemas GPS en agricultura

de precisión”. In: La Ingeniería Rural para un De-

sarrollo Agrario compatible con el Ambiente. Actas

del Simposio Internacional de Ingeniería Rural, Pa-

lencia (España). 2005.

• LUND, I. “Sprayer nozzles for precision pesticide

application”. International Conference on Agricul-

tural Engineering (AgEng00), Warwick (UK). 2000.

• MARÇAL, D., LUIS, P. y ALVÉS, C.M. “Modelagem

aplicada à agricultura de precisão”. 2º Simpósio

Internacional de Agricultura de Precisão, Viçosa -

MG (Brasil). 2002.

• MATEO, J.M. “La respuesta del cultivo a una gestión

diferencial”. In: Perspectivas de la Agricultura de

Precisión en las Condiciones del Clima Mediterrá-

neo. XXIX Conferencia Internacional de Mecaniza-

ción Agraria (CIMA 2001), Zaragoza (España). 2001.

• MESA, J. “Cosechadoras de cereales y mapas de

rendimiento”. Vida Rural, 109: 40-42. 2000.

• NICK, D. y TILLETT, A. “A field assessment of a po-

tential method for weed and crop mapping on the

basis of crop planting geometry”. Computer and


• REID, J.F. “Technical advances in navigation sys-

tems for precision agriculture”. 2º Simpósio Inter-

nacional de Agricultura de Precisão, Viçosa - MG

(Brasil). 2002.

• ROBERT, P.C. “The economical feasibility of pre-

cision agriculture”. 2º Simpósio Internacional de

Agricultura de Precisão, Viçosa - MG (Brasil). 2002.

• RUNGE, E.C.A. y HONS, F.M. “Precision agriculture:

Development of a hierarchy of variables influen-

cing crop yields”. Proceedings of the Fourth Inter-

national Conference on Precision Agriculture, St.

Paul, Minnesota (EEUU). 1999.

• SANZ, A. y ZARCO, P. “Aproximación al Estado de la

Tecnología en la Agricultura de Precisión”. Itagra.

ct, Centro Tecnológico Agrario y Alimentario, Palen-

cia (España). 2002.

• SNAUWAERT, P. “Stratégies d’innovation en ma-

tèrie de machinisme agricole et prevision pour le

proche avenir”. In: Face aux Enjeux Européens,

Quelles Stratégies de Mécanisation?. CEMAGREF

editions, Paris (Francia). 2001.

• STAFFORD, J.V. y BOLAM, H.C. “Improving reliability

of position resolution using GPS for precision agri-

culture”. International Conference on Agricultural

Engineering (AgEng96), Madrid (España). 1996.

• STAFFORD, J.V. “Implementing precision agricultu-

re in the 21st century”. Journal of Agricultural Engi-

neering Research, 76: 267-275. 2000.

• THOMAS, M.R. “NASA’s Agricultural Program: A

USDA/Grower Partnership”. 2º Simpósio Internacio-

nal de Agricultura de Precisão, Viçosa - MG (Brasil).

2002.

• TIAN, L. “Machine vision-based precision farming

systems”. 2º Simpósio Internacional de Agricultu-

ra de Precisão, Viçosa - MG (Brasil). 2002.

• TISSEYRE, B., PAOLI, J.N., SACCA, A., TOTAL J. y SE-

VILA F. “DGPS correction based on a map algorithm

for accurate machine location in the vineyard”. In-

ternational Conference on Agricultural Engineering

(AgEng98), Oslo (Noruega). 1998.

Bibliografía 101

• URBANO, P. “Fitotecnia: Ingeniería de la Produc-

ción Vegetal”. Ed. Mundi-Prensa, Madrid. 2002.

• YANG, C.A. “A variable rate applicator for contro-

lling rates of two liquid fertilizers”. Applied Engi-

neering in Agriculture, 17 (3): 409-417. 2001.

• WANG, N. “Design of an optical leed sensor using

plant spectral characteristics”. Transactions of the

ASAE, 44(2): 409-419. 2001.

GPS

• Leica Geosystems. Available at http://www.leica-

geosystems.com. Last accessed 1/2010

• VALERO, C. “Avances en las tecnologías GPS: las

redes RTK”. Vida Rural 293 (Dossier Agricultura de

Precisión): 44-48. 2009.

• ZUMBERGE, J.F. y GENDT, G. “The demise of Selec-

tive Availability and implications for the interna-

tional GPS service”. Physics and Chemistry of the

Earth. 26(6-8):637-644. 2001.

Visión artificial y teledetección

• ALVES MOREIRA, M. “Fundamentos do sensoria-

mento remoto e metodologias de aplicação. 2ª

ed.”, Universidad Federal de Viçosa, Viçosa - MG

(Brasil), 2003.

• ESCALERA HUESO, A. D. L. “Visión por computa-

dor: fundamentos y métodos”. Prentice-Hall, Ma-

drid etc., 2001.

• FERNÁNDEZ GARCÍA, F. “Introducción a la fotointer-

pretación”. Ariel, Barcelona, 2000.

• GONZÁLEZ, R. C. y WOODS, R. E. “Digital image

processing. 2nd ed.”. Prentice-Hall, Upper Saddle

River NJ, 2002.

• JAIN, A. K. “Fundamentals of digital image proces-

sing”. Prentice-Hall, Englewood Cliffs New Jersey,

1989.

• PAJARES MARTINSANZ, G. y CRUZ GARCÍA, J.M. “Vi-

sión por computador: imágenes digitales y aplica-

ciones”. Ra-Ma, Madrid, 2001.

• PINILLA RUIZ, C., “Elementos de teledetección”.

Ra-Ma, Madrid, 1995.

• PRADOS, M. J., “Teledetección, agricultura y medio

ambiente: el empleo de imágenes Landsat-5 en el

seguimiento y evaluación estadística de los rega-

díos en la cuenca baja del Guadalquivir”. Ministerio

de Agricultura, Pesca y Alimentación, Madrid, 1995.

Ahorro de combustible en el tractor

• ANTANAS JUOSTAS y JANULEVICIUS, A. “Evalua-

ting working quality of tractors by their harmful

impact on the environment”. Journal of environ-

mental engineering and landscape management

2009 17(2): 106–113. 2009.

• AZMI YAHYA, ZOHADIE, M., KHEIRALLA, A.F. GIEW,

S.K. y BOON, N.E. “Mapping system for tractor-im-

plement performance”. Computers and electronics

in agriculture. 2009 69: 2-11. 2009.

• LINDGREN, M. y HANSSON, P.A. “Effects Of Engine

Control Strategies And Transmission Characteristis

On The Exhaust Gas Emission From An Agricultural

Tractor”. Biosystem Engineering. 2002 83(1): 55-65.

2009.

• SERRANO, J.M., PECA, J.O., MARQUES DA SILVA,

J., PINHEIRO, A. y CARVALHO, M. “Tractor energyr

requirements in disc harrow systems”. Biosystem

engineering 2007 98: 286-296. 2007.

Control de rodada (CTF)

• BRIGHT, F.A. y MURRAY, S.T., “Economic Viability of

Controlled Traffic Farming. The Institution of Engi-

neers Australia”. Conference of Agricultural Engi-

neering, Toowoomba Queensland, Australia, 15-18.

1990.


• CHAMEN, W.T.C., VERMEULEN, D.G., CAMPBELL,

D.J., SOMMER, C. y PERDOK, U.D. “Reduction of

traffic-induced compaction”. In: Proceedings of the

ISTRO 11, vol. 1, Edinburgh, 227-232. 1988.

• MASEK, J., KROULIK, M. y KUMHALA, F. “Benefits of

Controlled Traffic Farming”. Engineering for Rural

Devepment, 28, 54-58. 2009.

• MCHUGH, A.D., TULLBERG J.N. y FREEBAIRN, D.

“Effect of field traffic removal on hydraulic conduc-

tivity and plant available water”. Proceedings CD,

ISTRO 16, Brisbane, pp. 717-723. 2003.

• TAYLOR, J.H. “Controlled traffic: A soli compacta-

tion management concept”. Trans. ASAE, 95: 1090-

1098. 1986.

• TAYLOR, J.H. “Development and Benefits of Vehicle

Gantries and Controlled-Traffic Systems”. In: Soa-

ne, B.D., van Ouwerkerk, C. (Eds.). Soil Compac-

tion in Crop Production. Elsevier, The Netherlands,

Chapter 22: 521-537. 1994.

• TULLBERG, J.N. y MURRAY, S.T. “Controlled traffic

tillage and planting”. Farm Mechanization Centre,

Qld. Agric. College, Lawes, Qld, Australia, Report to

the National Energy Research Development and De-

mostration Council, Canberra, Australia. 1987.

• TULLBERG, J.N. “Traffic effects on tillage draught”.

J. Agric. Eng. Res. 75(4), 375-382. 2000.

• TULLBERG, J.N., YULE, D.F. y MC GARRY, D., “Dri-

ving a revolution in the paddock”. ECOS 118, 28-30.

2004.

• TULLBERG, J.N., YULE, D.F. y MC GARRY, D. “Con-

trolled traffic farming – From research to adoption

in Australia”. Soil & Tillage Research, 97, 272-281.

2007.

• VERMEULEN, G.D. y MOSQUERA, J., “Soil, crop and

emission responses to seasonal-controlled traffic

in organic vegetable farming on loam soil”. Soil &

Tillage Research, 102, 126-134. 2009.

Control de malas hierbas y pulverización

• ANDUJAR, D., RIBEIRO, A., FERNÁNDEZ-QUINTA-

NILLA, C. y DORADO, J. “Assessment of a ground-

based weed mapping system in maize”. In: Procee-

dings of Precision agriculture’09, (eds. JV Stafford)

pp. 355–362 Wageningen, The Netherlands: Wage-

ningen Academic Publishers. 2009.

• BARROSO, J., FERNÁNDEZ-QUINTANILLA, C.,

MAXWELL, B.D. y REW, LJ. “Simulating the effects

of weed spatial pattern and resolution of mapping

and spraying on economics of site-specific mana-

gement”. Weed Research 44, 460–468. 2004.

• CARDINA, J., JOHNSON, G.A. y SPARROW, D.H. “The

Nature and Consequence of Weed Spatial Distribu-

tion”. Weed Science 45, 364–373. 1997.

• FAECHNER, T., NORRENA, K., THOMAS, A.G. y

DEUTSCH, C.V. “A Risk-Qualified Approach to Cal-

culate Locally Varying Herbicide Application Rates”.

Weed Research 42, 476–485. 2002.

• GERHARDS, R., SÖJEFEKD, M., TUNNERNABB, C. y

KUHBAUCH, W. “Site-specific weed control in mai-

ze, sugar beet, winter wheat and winter barley”.

Precision Agriculture 3, 25–35. 2002.

• GERHARDS, R. y OEBEL, H. “Practical experien-

ces with a system for site-specific weed control in

arable crops using real-time image analysis and

GPS-controlled patch spraying”. Weed Research

46, 185–193. 2006.

• LAMB, D.W. y BROWN, R.B. “Remote-sensing and

mapping of weeds in crops”. Journal of Agricultural

Engineering Research 78, 117–125. 2001.

• LUSCHEI, E.C., VAN WYCHEN, L.R., MAXWELL, B.D.,

BUSSAN, A.J., BUSCHENA, D. y GOODMAN, D. “Im-

plementing and conducting on-farm weed research

with the use of GPS”. Weed Science 49, 536–542.

2001.

Bibliografía 103

• MARTÍN, P., BARRETO, L., RIAÑO, D., VAUGHAM, P. y

FERNÁNDEZ-QUINTANILLA, C. “Assessing the poten-

tial of hyperspectral remote sensing for the discrimi-

nation of grassweeds in winter cereal crops”. Inter-

national Journal of Remote Sensing (in press). 2010.

• PAICE, M., DAY, W., REW, L.J. y HOWARD, A. “A sto-

chastic simulation model for evaluating the con-

cept of patch spraying”. Weed Research 38, 373–

378. 1998.

• RUEDA, V.P. y GERHARDS, R. “Selectivity of weed

harrowing with sensor technology in cereals in

Germany”. In: Proceedings of Precision agricultu-

re’09, (eds. JV Stafford) pp. 339–348 Wageningen,

The Netherlands: Wageningen Academic Publis-

hers. 2009.

• TIMMERMANN, C., GERHARDS, R. y KUEHBAUCH,

W. “The economic impact of the site specific weed

control”. Precision Agriculture 4, 241–252. 2003.

• ZHANG, Z.H., WEAVER, S.E. Y HAMILL, A.S. “Risks

and reliability of using herbicides at below-labeled

rates”. Weed Technology 14, 106–115. 2000.

Abonado y fertilidad del suelo

• ADAMCHUK, V. I., HUMMEL. J.W. y MORGAN, M.T.

“On-the go soil sensors for precision agriculture.

Computers and electronics in agriculture”. 44:71-91.

2004.

• AKRIDGE, J. y WHIPKER, L. “2000 Precision agricul-

tural services and enhanced seed dealership sur-

ver results”. Staff paper n. 00-04 Center for Agricul-

tural Business, Purdue University. 2000.

• BARREIRO ELORZA, P. “Sensores para la caracteri-

zación del suelo agrícola usados en agricultura de

precisión.” Vida rural(260): 38-42. 2007.

• BASSO, B., SARTORI, L., BERTOCCO, M., GIL SIE-

RRA, J. y SECO REMESES, A. “Manual de Agricultu-

ra de Precisión. Conceptos teóricos y aplicaciones

prácticas”. Editorial Eumedia. 2007.

• BOGIOVANNI, R y LOWENBERG-DE BOER, J. “Eco-

nomics of variable-rate lime in Indiana, in Precision

Agriculture”. P.C. Robert R.H. Rust and W.E. Larson

eds., ASA/CSSA/SSA, Madison, Wisconsin.

• CHRISTY, C. “Real-time measurement of soil attri-

butes using on the go near infrared reflectance

spectroscopy.” Computers and electronics in agri-

culture, doi:10.1016/J.COMPAG.2007.08.003. 2007.

• CORWIN, D.L. y LESCH, S.M. “Apparent soil elec-

trical conductivity measurements in agriculture”.

Computers and electronics in agriculture 46:11-43.

2005.

• GIL, E. “Situación actual y posibilidades de la agri-

cultura de precisión”. Escuela Superior de Agricul-

tura de Barcelona, Universidad Politécnica de Cata-

lunya. 2002.

• LOWENBERG-DE BOER, J., ERICKSON, K. y VOGEL,

K.A. “Precision Farming Profitability”. Agricultural

Research Programs. Purdue University. 2000.

• SETHURAMASAMYRAJA, B., ADAMCHUK, V.I., DO-

BERMANN, A., MARX, D.B., JONES, D.D. y MEYER,

G.E. “Agitated soil measurements method for inte-

grated on the go mapping of soil pH, potassium and

nitrate contents”. Computers and electronics in agri-

culture. doi:10.1016/J.COMPAG.2007.02.010). 2007.

• SUDDUTH, K.A., CHUNG, S-O., ANDRADE-SÁNCHEZ,

P y UPADHYAYA, S.K. “Field comparison of two pro-

totype soil strength profile sensors”. Computers

and electronics in agriculture, doi:10.1016/J.COM-

PAG.2007.11.006. 2007.

• Páginas web de GEONICS, GEOCARTA y VERIS.

Siembra

• CANAKCI, M., KARAYEL, D., TOPAKCI, M. y KOC, A.

“Performance of a No-Till Seeder Under Dry and

Wet Soil Conditions”. Applied Engineering in Agri-

culture 25:459-465. 2009.


• KARAYEL, D. y ÃZMERZI, A. “Evaluation of Three Dep-

th-Control Components on Seed Placement Accura-

cy and Emergence for a Precision Planter”. Applied

Engineering in Agriculture 24:271-276. 2008.

• MARLOWE EDGAR CORTES, B., TAKASHI, K., HIROS-

HI, O. y YOICHI, S. Active Seed Depth Control for No-

tillage Systems. 2009 Reno, Nevada, June 21 - June

24, 2009. 2009.

• SCARLETT, A.J. “Integrated control of agricultural

tractors and implements: a review of potential op-

portunities relating to cultivation and crop esta-

blishment machinery”. Computers and Electronics

in Agriculture 30 (2001) 167–191. 2001.

Cosecha

• BARREIRO ELORZA, P. “De la vendimia mecaniza-

da a la mecanización total del viñedo”. Vida rural

(297): 50-56. 2009.

• BASSO, B., SARTORI, L., BERTOCCO, M., GIL SIE-

RRA, J. y SECO REMESES, A. “Manual de Agricultu-

ra de Precisión. Conceptos teóricos y aplicaciones

prácticas”. Editorial Eumedia. 2007.

• WIESEHOFF, M y FERNÁNDEZ SORIANO, J. “Leis-

tungssteigerung durch automatische Durchsatzre-

gelung und Parallelführung beim Mähdrusch”.

LandTechnik 61(6): 376-377. 2006.

Recomendaciones finales

• BASSO, B. et als. coordinación edición española

de GIL SIERRA, J. y SECO REMESES, A. “Manual de

Agricultura de Precisión. Conceptos teóricos y apli-

caciones prácticas”. Ed. Eumedia. 2007.

• BOTO FIDALGO, J.A. et als. “La mecanización agra-

ria. Principios y aplicaciones”. Universidad de

León. 2006.

• GIL MOYA, E. “Estado actual de la agricultura de

precisión”. Escuela Superior de Agricultura de

Barcelona. Universidad Politécnica de Catalunya.

2007.

• www.aams-iberica.com

• www.agriculturadeprecision.org

• www.cpf.life.ku.dk

• www.fieldrobot.nl

• www.vision-event.de

• www.agriculturadeprecision.org

• www.agroguia.com

• www.deere.com

• www.fieldstar.com

• www.inlandgeo.es

• www.infonortetecnologia.com

• www.isobus.net

• www.teejet.com

• www.topcon.com

• www.trimble.com


Nº Especial: Consumos Energéticos en las Operaciones

Agrícolas en España. 2005

Tríptico promocional: Medidas de Ahorro y Eficiencia

Energética en la Agricultura. 2005

Nº 1: Ahorro de Combustible en el Tractor Agrícola.

2005

Nº 2: Ahorro y Eficiencia Energética en Agricultura

de Regadío. 2005

Nº 3: Ahorro y Eficiencia Energética en Instalaciones

Ganaderas. 2005

Nº 4: Ahorro, Eficiencia Energética y Sistemas de

Laboreo Agrícola. 2006

Nº 5: Ahorro, Eficiencia Energética y Estructura de la

Explotación Agrícola. 2006

Nº 6: Ahorro, Eficiencia Energética y Fertilización

Nitrogenada. 2007

Nº 7: Ahorro y Eficiencia Energética en Invernaderos.

2008

Nº 8: Protocolo de Auditoría Energética en Inverna-

deros. Auditoría energética de un invernadero

para cultivo de flor cortada en Mendigorría.

2008

Nº 9: Ahorro y Eficiencia Energética en las Comuni-

dades de Regantes. 2008

Nº 10: Protocolo de Auditoría Energética en Comuni-

dades de Regantes. 2008

Nº 11: Ahorro y Eficiencia Energética en los Cultivos

Energéticos y Agricultura. 2009

Nº 12: Ahorro y Eficiencia Energética con Agricultura

de Conservación. 2009

Nº 13: Ahorro y Eficiencia Energética en Buques de

Pesca. 2009

Títulos publicados de la serie

Ahorro y Eficiencia Energética

en la Agricultura:

Nº 14: Auditorías Energéticas en Instalaciones Gana-

deras. Parte 1: Manual para la realización de

auditorías energéticas en instalaciones gana-

deras. 2010

Nº 15: Auditorías Energéticas en Instalaciones Gana-

deras. Parte 2: Protocolo para la realización de

auditorías energéticas en instalaciones gana-

deras y ejemplos de auditorías en cuatro insta-

laciones. 2010

Nº 16: Ahorro y Eficiencia Energética en la Agricultura

de Precisión. 2010

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